지역 통계를 이용한 가우시안 노이즈 이미지의 세 가지 상태 감지 및 필터링 : Three-state Detection and Filtering For Gaussian Noise Image Using Local Statistics

국문 초록 (Abstract)

찍은 영상들에서는 보통 여러 가지 노이즈가 있다. 다음 이어서 영상의 과정을 수행하기 위해서 영상의 노이즈를 제거하는 것이 중요한다. 노이즈를 효과적으로 제거할수록, 더욱 좋은 결과를 얻을 수 있다. 이러한 이유로 지역 통계를 이용한 영상의 노이즈제거가 필요하게 된다. 더구나, 더 좋은 결과를 얻고 노이즈를 효과적으로 빼기 위해서, 노이즈의 수준에 따라 달라하는 필터를 이용하려고 가우시안 노이즈의 감지를 설계한다. 실험 결과로부터 제안된 방식의 성능이 주관적, 객관적으로 우수함을 확인할 수 있었다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Images obtained were often subject to noise of one form or another. In order to use these images for any subsequent processes such as edge detection, image segmentation, it is necessary to eliminate noise in images. The more effective noise removal is, the more reliable result subsequent processes can achieve. This motivation leads to the suggestion of an algorithm to remove noise in an image using local statistics. Furthermore, to effectively remove noise in the image and get better result, a Gaussian noise detection is designed to flexible remove serious noise pixels by stronger filter, mild noise pixels by weaker filter while the noise free pixels un-change. For Gaussian white noise, the experimental results show that the proposed method is very competitive with a number of existing techniques.

목차 (Table of Contents)

• Chapter 1 Introduction 1
• 1.1 Motivation and Research scope 1
• 1.2 Reviews of previous works 2
• 1.3 Organization and objective 5
• Chapter 2. Proposed Algorithm 6
• 2.1 Noise detection by using local statistics 6
• 2.2 Modified Gaussian filter 9
• 2.3 Pre-filtering 11
• 2.4 Noise estimation 12
• 2.5 Noise removal utilized the estimated standard deviation 14
• Chapter 3. Experiments results 16
• Chapter 4. Conclusion and Future work 22
• 4.1 Conclusion 22
• 4.2 Future work 22
• References 23