그레이 스케일 모폴로지 알고리즘의 성능에 관한 연구 = A Study on the Performance of Grayscale Morphology Algorithms

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 영상의 잡음 제거를 위해서 제시된 기존의 그레이 스케일 모폴로지 알고리즘들에 대해서 알아보고, 각 알고리즘의 성능을 잡음 제거와 영상의 세부 사항 보존, 그리고 NMSE 및 속도 측면에서 정성적 정량적으로 분석한다.
ASF(Alternating Sequential Filter), DMF(Directional Morphological Filter), CMF(Composite Morphological Filter), AMF(Adaptive Morphological Filter), 그리고 MRF(Morphological Reconstruction Filter)방법에 대해서 이론적으로 기술하고, 다양한 방법으로 실제 구현하여 그 특징과 장단점 및 성능을 서로 비교분석한다. 사용한 잡음의 형태는 임펄스 잡음과 가우시언 잡음이 각각 첨가된 형태와 이 두 가지 잡음이 동시에 존재하는 경우이다.

목차 (Table of Contents)

• 1.서론
• 2.기본적인 모폴로지 연산자
• 2.1 이진화 영상
• 2.2 그레이 영상
• 3.모폴로지 알고리즘
• 3.1 ASF[1]
• 3.2 DMF[2]
• 3.3 CMF[3]
• 3.4 AMF[4]
• 3.5 MRF[5]
• 4.모폴로지 알고리즘의 구현
• 4.1 ASF
• 4.2 DMF
• 4.3 CMF
• 4.4 AMF
• 5.실험결과
• 6.결론