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현재 멀티미디어의 해상도는 기술의 발전으로 인해 점점 높아져가고 있는 현실이다. 또한, 디스플레이 장치 기술이 예전에 비하여 급속도로 발전함에 따라 그 종류가 다양해져 현재는 표준화질 텔레비전, 고화질 텔레비전, 스마트폰, 태블릿 PC에 이르기까지 다양한 해상도의 디스플레이 장치가 이용되고 있는 실정이다. 이러한 기술의 발전에 따라 사용자들의 해상도에 대한 요구는 더욱 높아지게 되었고 영상 화질에 대해 더욱 민감하게 되었다. 또한 디스플레이 장치의 해상도가 점점 높아짐에 따라 예전에는 볼 수 없었던 영상 내의 잡음이 현재의 디스플레이 장치에서는 해상도가 높아져 영상 내의 잡음이 보이게 되는 경우가 허다하므로 영상 내의 잡음을 제거하는 것이 매우 중요하게 대두되고 있다. 기존에는 영상 내의 잡음 제거를 할 때 가장 많이 쓰이는 방법 중의 하나인 ...

현재 멀티미디어의 해상도는 기술의 발전으로 인해 점점 높아져가고 있는 현실이다. 또한, 디스플레이 장치 기술이 예전에 비하여 급속도로 발전함에 따라 그 종류가 다양해져 현재는 표준화질 텔레비전, 고화질 텔레비전, 스마트폰, 태블릿 PC에 이르기까지 다양한 해상도의 디스플레이 장치가 이용되고 있는 실정이다. 이러한 기술의 발전에 따라 사용자들의 해상도에 대한 요구는 더욱 높아지게 되었고 영상 화질에 대해 더욱 민감하게 되었다. 또한 디스플레이 장치의 해상도가 점점 높아짐에 따라 예전에는 볼 수 없었던 영상 내의 잡음이 현재의 디스플레이 장치에서는 해상도가 높아져 영상 내의 잡음이 보이게 되는 경우가 허다하므로 영상 내의 잡음을 제거하는 것이 매우 중요하게 대두되고 있다. 기존에는 영상 내의 잡음 제거를 할 때 가장 많이 쓰이는 방법 중의 하나인 웨이블릿 변환을 통해 이미지를 분해하여 잡음을 제거하였다. 그 이유는 대부분의 잡음은 고주파수에 해당하기 때문에 웨이블릿 변환을 통하여 고주파 성분에 해당하는 영역의 잡음을 처리하게 되면 영상 내의 잡음은 어느 정도 제거되기 때문이다. 하지만 잡음은 고주파 성분 영역에만 존재하는 것이 아니라 저주파 성분 영역에도 존재한다. 또한 저주파 영역 내의 잡음은 저주파 영역에 속한 이미지의 중요한 정보들과 구분하는 것이 쉽지 않기 때문에 고주파 영역의 잡음을 제거하는 것과 다르게 저주파 영역의 잡음을 제거하는 것은 상당히 어렵다. 때문에 이러한 문제를 해결하기 위하여 최근에는 양방향 필터를 이용하여 저주파 영역 내의 잡음을 제거하는 방법이 많이 연구되고 있다. 이에 본 논문에서는 기존의 양방향 필터의 경우 고정적인 파라미터를 이용하여 영상 내의 잡음을 제거하고 경계를 보존한 것과는 다르게 영상에 Sobel 연산자를 적용함으로써 영상 내의 경계를 검출하고 그 경계에 해당하는 부분에 적응적인 파라미터를 적용하여 이미지의 경계 부분을 좀 더 부각시키고 화질을 향상시켰다.

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