AWGN 환경에서 다중 가중치를 사용한 영상 잡음 제거

국문 초록 (Abstract)

현대사회는 다양한 분야에서 자동화와 인공지능 기술이 사용되고 있으며, 객체를 인식하거나 분류하기 위해 카메라와 센서를 사용하여 영상 데이터를 취득하고 있다. 하지만 영상 데이터를 취득되는 과정에서 센서의 결함이나 외부의 신호에 의해 잡음이 발생할 수 있으며, 잡음에 훼손된 영상은 시스템에 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정에서 잡음제거를 사용하고 있다. 본 논문에서는 AWGN 제거과정에서 발생하는 블러링 현상을 최소화하기 위해 다중가중치를 사용한 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 중심마스크와 매칭마스크를 사용하여 두 영역을 비교하였으며, 구조적 특징에 의한 가중치, 화소값 비교에 의한 가중치와 화소 분포에 의한 가중치를 각각 구하였다. 필터의 출력은 세 가중치를 매칭영역의 화소값에 컨벌루션하여 계산하였으며, 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In today’s society, automation and artificial intelligence technology are used in various fields, and image data is acquired using cameras and sensors to recognize or classify objects. However, noise can be caused by sensor defects or external signals in the process of acquiring image data, and noise removal is used in the preprocessing process because images damaged by noise adversely affect the system. This study proposes a filter algorithm using composite weights to minimize blurring that occurs in the process of removing AWGN. The proposed algorithm compares two regions using a central mask and a matching mask, and obtains weight by structural features, weight by pixel value comparison, and weight by pixel distribution, respectively. The output of the filter was calculated by convolutioning three weights to the pixel values of the matching area. Simulations were conducted to analyze the noise removal performance of the proposed algorithm.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 제안한 필터 알고리즘
• Ⅲ. 시뮬레이션 및 결과
• Ⅳ. 결론
• REFERENCES