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논문 기본 정보

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저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제22권 제2호
발행연도
2020.1
수록면
551 - 563 (13page)

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IT 기술의 발전과 함께 영상장치 또한 발전하였음에도 불구하고 영상에서 잡음이 발생하는 것은 불가피하다. 잡음은 영상의 화질을 흐려지게 하고, 이로 인해 정확한 정보를 얻지 못하게 한다. 잡음이 없는 영상을 얻는 것은 현실적으로 불가하므로 영상을 활용하기 전에 잡음을 효과적으로 감소하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 영상에 가우시안 잡음을 추가한 뒤, 피쳐와 잡음을 구분하기 위해 두 개의 픽셀 블록 값의 차이를 이용하는 블록 접근 방법으로 방향성을 고려한다. 피쳐와 잡음을 구분하는 문제는 분산의 동일성 검정 방법으로 표현 가능하며, 바틀렛 검정을 이용해 피쳐통계량을 정의한다. 각 블록의 표본표준편차와 방향성을 고려한 표본표준편차, 피쳐통계량을 이용하여 잡음의 분산을 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 알고리즘에 의해 얻어진 추정값을 적용한 시그마필터와 단순평활법을 적용한 시그마필터의 결과를 비교하여 잡음의 감소를 시각적으로 확인한다. 모의실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법에 의한 분산 추정의 성능이 잡음의 수준에 관계없이 우수한 것을 알 수 있고, 추정값을 적용한 시그마필터의 잡음제거 효과가 시각적으로도 우수한 것을 확인하였다.
#image enhancement processing #noise variance estimation #orientation #Bartlett test #sigma filter.

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참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Bartlett, M. S. / 1937 / Properties of sufficiency and statistical tests / Proceedings of the Royal Society of London, Series A 160(901):268~282 google schola 구미란 / 2010 / 추정된 잡음의 표준편차에 의해 개선된 가우시안 필터를이용한 영상의 잡음 제거 / 한국정보기술학회논문지 8(12):111~117 dbpia Kim, M. A. / 2020 / Estimation of the noise variance using features in image and sigma filter google schola 김승구 / 2007 / 동시다중검정기법적 영상 에지검출 및 에지 판정에 대한 평가 / Journal of The Korean Data Analysis Society 9(6):3111~3122 google schola 김영화 / 2012 / 블럭 방법에 근거한 영상의 적응적 잡음제거 알고리즘 / Communications for Statistical Applications and Methods 19(2):225~235 dbpia

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