$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

Salt and Pepper 잡음 제거를 위한 퍼지 논리 가중치 필터
Fuzzy Logic Weight Filter for Salt and Pepper Noise Removal 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.26 no.4, 2022년, pp.526 - 532  

이화영 (Dept. of Intelligent Robot Engineering, Pukyong National University) ,  김남호 (School of Electrical Eng., Pukyong National University)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the development of IoT technology, image processing is being utilized in various fields such as image analysis, image recognition, medical industry, and factory automation. Noise is generated in image data from causes such as defect in transmission line. Image noise must be removed because it d...

주제어

#영상처리   #퍼지 논리   #가중치  

표/그림 (9)

참고문헌 (8)

  1. B. W. Cheon and N. H. Kim, "Noise Removal Algorithm based on Fuzzy Membership Function in AWGN Environments," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 11, pp. 1625-1631, Dec. 2020. DOI: 10.6109/jkiice.2020.24. 12.1625. 

    원문보기 상세보기 crossref

  2. A. Kumar, N. K. Rout, and S. Kumar, "High Density Salt and Pepper Noise Removal by a Threshold Level Decision based Mean Filter," in International Conference on Applied Electromagnetics, Bhubaneswar: India, pp. 1-5, 2018. DOI: 10.1109/AESPC44649.2018.9033241. 

    crossref

  3. U. Erkan, S. Enginoglu, and D. N. H. Thanh, "A Recursive Mean Filter for Image Denoising," in International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Malatya: Turkey, pp. 1-5, 2019. DOI: 10.1109/IDAP.2019.8875957. 

    crossref

  4. H. Y. Lee and N. H. Kim, "Modified Average Filter for Salt and Pepper Noise Removal," in the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Gunsan: Korea, pp. 115-117, 2021. 

  5. P. Luo, X. Zhang, Z. Chang, and W. Liu, "Research on Salt and Pepper Noise Removal Method based on Adaptive Fuzzy Median Filter," in 2021 IEEE 5th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), Ghongqing: China, pp. 387-392, 2021. DOI: 10.1109/IAEAC50856.2021.9390923. 

    crossref

  6. J. -H. Baek and N. H. Kim, "Modified Weighted Filter by Standard Deviation in S&P Noise Environments," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 4, pp. 474-480, Apr. 2020. DOI: 10.6109/jkiice.2020.24.4.474. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. D. Chowdhury, S. Panda, and S. Dutta, "Eradication of Salt and Pepper Noise from a Tumorous MRI image using SNPRB Filter," in International Conference on Opto-Electronics and Applied Optics (Optronix), Kolkata: India, pp. 1-6, 2019. DOI: 10.1109/OPTRONIX.2019.8862333. 

    crossref

  8. V. Singh, R. Dev, N. K. Dhar, P. Agrawal, and N. K. Verma, "Adaptive Type-2 Fuzzy Approach for Filtering Salt and Pepper Noise in Grayscale Images," Journal of IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 26, no. 5, pp. 3170-3176, Feb. 2018. DOI: 10.1109/TFUZZ.2018.2805289. 

    상세보기 crossref

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로