변형된 마스크와 유사 화소 간 그룹화를 통한 S&P 잡음 영상 복원

정영수; 김남호

doi:10.6109/jkiice.2023.27.2.199

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정영수 (부경대학교) 김남호 (부경대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제27권 제2호

발행연도: 2023.2

수록면: 199 - 207 (9page)

DOI: 10.6109/jkiice.2023.27.2.199

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최근 IoT 기술의 발전에 따라 영상 처리 기술 역시 다양한 분야에서 연구하고 있다. CT, MRI, X-ray, 스캐너 등의 영상 획득 장치의 경우, 환경적, 물리적 요인으로 인해 S&P 잡음을 일으키기도 하며 이는 원 영상에 대한 왜곡을 발생시킨다. S&P 잡음을 제거하기 위해 기존에 많은 연구가 이루어졌으나, 기존 필터들은 고밀도 잡음 영상과 저조도 영상, 그리고 패턴을 나타내는 영상에 대해 현저히 부족한 영상 복원 성능을 나타내었다. 따라서 본 논문은 고밀도 및 저조도의 잡음 환경에서 잔여 잡음 없이 필터링하고, 영상이 나타내는 패턴 특성 역시 보존하는 필터를 제안하였다. 제안한 알고리즘은 고밀도 잡음과 저조도 영상에 대해 변형된 로컬 마스크를 설계하였으며, 유사 화소 판별 및 그룹화를 통해 입력 영상에서 나타내는 패턴을 정의하였다. 입력 영상의 위치에 따른 형상을 보존하기 위해 유사 화소 그룹의 패턴에 따라 다른 필터를 적용하였다.

#S& #P 잡음 #로컬마스크 #유사 화소 #그룹화 #PSNR #S& #P noise #Local mask #Similar pixel #Grouping

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