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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이은영 (목포대학교) 나철훈 (목포대학교) 이은경 (호남대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제25권 제2호
발행연도
2021.2
수록면
202 - 207 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2021

가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원
이은영 ,  나철훈 ,  이은경 한국정보통신학회논문지 2021.02 학술저널
가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원
이은영 정보통신공학과 2021.01 학위논문

2020

하중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원
이은영 ,  나철훈 ,  이은경 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2020.10 학술대회자료

초록· 키워드

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영상 처리에서 중요한 연구 분야 중 하나는 잡음 제거이다. 영상의 잡음 제거는 비정상 시퀀스 및 다양한 유형의 잡음에 의한 손상과 같은 여러 이유로 인해 해결하기 어려운 문제이기 때문이다. 인간의 시각적 인식은 에지 정보에 크게 의존한다. 따라서 잡음 제거 시 반드시 에지 정보를 보존해야 한다. 노이즈를 제거하기 위해 일반적으로 정방형 메디안필터를 사용한다. 이 방법은 수학적 단순성을 가지고 있지만 에지 영역을 흐리게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 영상 내에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 사용한 새로운 메디안 필터 윈도우를 제안하였다. 이 방법은 에지를 검출하기 위해 움직이는 가중 팔각형 창을 사용하였다. 그리고 결과를 일반 메디안 필터, 격자형 메디안 필터 그리고 본 논문에서 제안한 가중 팔각형 메디안 필터의 결과와 비교하였다. 실험 결과, 에지 검출 알고리즘을 갖는 가중 팔각형 메디안 필터를 이용한 영상 복원이 일반 메디안 필터나 격자형 메디안 필터를 사용한 결과보다 좋은 성능을 가짐을 확인하였다.
#영상 복원 #메디안 필터 #경계 검출 #가중 팔각형 필터 #Image restoration #Median filter #Edge detection #Weighted octagonal filter

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 메디안 필터(Median Filer)
Ⅲ. 컴퓨터 모의실험 결과
Ⅳ. 결론
REFERENCES

참고문헌 (8)

참고문헌 신청
B. W. Cheon and N. H. Kim, “Noise Removal with Spatial Characteristics in Mixed Noise Environment,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 23, no. 3, pp. 254-260, 2019. google schola S. Cheon, J. Heon, H. Lee, and G. Park, “Comparision and Analysis of Algorithms for Image Noised Reduction,” in Proceeding of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, pp. 1756-1758, Dec. 2016. google schola H. Lü, C. Yin, Z. Cui, and J. Hu, “A depth video coding in-loop median filter based on joint weighted sparse representation,” Wuhan University Journal of Natural Sciences, vol. 21, pp. 351-357, Jul. 2016. google schola W. K. Patt, Digital Image Processing, 2md ed. Communications, 4th ed., Addison Wesley, 1977. google schola Y Pranay, “Color image noise removal by modified threshold median filter for RVIN,” Internalion Conference on Electronic Design, Computer Network & Automated Verfication (EDCAV), pp. 175-180, Jan. 2015. google schola

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