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제안 방법
- 본 논문에서는 영상에 원하지 않는 방해물이 존재하는 임펄스 잡음과 비 임펄스 잡음을 발생시켜 임펄스 잡음 제거는 미디언 필터를 이용해 잡음을 제거하고 미디언 필터에서 제거되지 않는 비 임펄스 잡음은 형태학적 연산을 적용하여 잡음을 제거한다. 적용된 형태학적 연산 모델은 Erosion과 Dilation을 반복적으로 사용하여 그레이 영상에서 픽셀과 픽셀의 비교가 아닌 픽셀들의 명도 값의 크기로 결과 영상을 결정한다.
- 본 논문은 영상에 Salt-Pepper와 같은 임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거는 기존의 잡음 제거 방법인 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거할 수 있지만 임펄스 잡음이 아닌 비 임펄스 잡음이 포함된 입력 영상에 대해서는 미디언 필터를 이용하여 비 임펄스 잡음이 제거되지 않으므로 임펄스 잡음이 아닌 비 임펄스 잡음이 존재하는 영상에 대한 잡음 제거를 형태학적 연산을 이용하여 잡음 제거하는 방법을 제안한다.
- 본 논문의 실험에 사용된 도구는 H/W적인 장비와 요소와 S/W적인 구성 요소를 포함하고 있다. H/W 장비는 팬티엄PC-700, 영상을 입력하기 위한 디지털카메라, 스캐너를 사용했고 S/W적인 구성요소는 마이크로소프트사의 운영체제 윈도우즈2000, Visual C++6.
- 실험에 사용된 영상들은 여러 각도에서 즉, 영상의 명도, 잡음의 명도, 두께, 잡음의 위치 등을 고려하여 실험하였다. 비임펄스 잡음이 포함된 영상의 잡음 제거는 영상 처리 이론의 특성을 파악하고 에 지검출의 전처리 연구 대상이 되며, 영상의 위조방지에 적용이 되리라 기대된다.
- 잡음에 의해 손상된 영상 데이터로부터 잡음을 제거하기 위해 Salt-Pepper와 같은 임펄스 잡음인 경우, 잡음 제거는 미디언 필터를 이용하여 잡음을 제거할 수 있었지만 비 임펄스 잡음이 존재하는 영상은 미디언 필터를 이용해서 잡음 제거가 되지 않았고, 비 임펄스 잡음이 여전히 존재하므로 본 논문에서 제안한 형태학적 연산을 이용해서 비 임펄스 잡음을 제거하는 방법을 미디언 필터를 적용한 방법과 비교하였다.
- 본 논문에서는 영상에 원하지 않는 방해물이 존재하는 임펄스 잡음과 비 임펄스 잡음을 발생시켜 임펄스 잡음 제거는 미디언 필터를 이용해 잡음을 제거하고 미디언 필터에서 제거되지 않는 비 임펄스 잡음은 형태학적 연산을 적용하여 잡음을 제거한다. 적용된 형태학적 연산 모델은 Erosion과 Dilation을 반복적으로 사용하여 그레이 영상에서 픽셀과 픽셀의 비교가 아닌 픽셀들의 명도 값의 크기로 결과 영상을 결정한다.
대상 데이터
- 본 논문의 실험에 사용된 도구는 H/W적인 장비와 요소와 S/W적인 구성 요소를 포함하고 있다. H/W 장비는 팬티엄PC-700, 영상을 입력하기 위한 디지털카메라, 스캐너를 사용했고 S/W적인 구성요소는 마이크로소프트사의 운영체제 윈도우즈2000, Visual C++6.0과 Mathworks 의 MatLab 6.0을 병행하여 사용했으며, 실험 영상들은 256*256 크기를 갖는 이진 형태의 영상이다.
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