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절대평균임계값을 적용한 웨이블릿 패킷 기반의 영상 노이즈 제거
Image Denosing Based on Wavelet Packet with Absolute Average Threshold 원문보기

한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회, 2007 June 01, 2007년, pp.605 - 608  

류광렬 (목원대학교) ,  로버트 스크라바시

초록
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본 논문은 절대평균 임계값을 웨이블릿 패킷에 적용하여 영상의 노이즈를 제거하기 위한 연구이다. 기존에 사용된 임계값은 표준편차 추정치를 사용하므로 노이즈 크기가 커지면 임계값이 증가하고 영상도 손상된다. 또한 노이즈 크기에 비례하여 임계값이 설정되므로 영상이 변해도 동일한 임계값이 적용되어 복원영상의 PSNR이 저하된다. 반면 절대평균의 임계값을 적용기법은 극단적인 영향을 피할 수 있고 분해된 영상의 통계량에 따라 임계값이 결정되므로 영상의 변화에 적응적이다. 실험 결과 표준편차 추정 임계값을 적용한 웨이블릿 변환기법과 비교하여 12%, 웨이블릿 패킷 기반 노이즈 제거기법과는 6% PSNR이 증가하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The denoising for image restoration based on the Wavelet Packet with absolute average threshold is presented. The Existing method is used standard deviation estimated results in increasing the noise and threshold, and damaging an image quality. In addition that is decreased image restoration PSNR by...

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문은 웨이블릿 패킷 기반의 절대평균 임계 값을 적용하여 영상의 노이즈를 제거하여 복원하기 위한 연구이다. 영상이 백색 가우시안 노이즈에 의해 손상되었다는 가정에서 이를 제거하기 위하여 웨이블릿 패킷 변환한 후 절대평균 임계 값으로 영상 계수값의 노이즈 분산을 추정하고 역 웨이블릿 패킷변환하여 노이즈가 제거된 영상을 검출하였다.

가설 설정

  • 백색 가우 시안 노이즈는 웨이블릿 패킷 변환 후에도 각 레벨에서 다시 백색 가우시안 노이즈로 남아있다. 각 해상도 레벨에서의 웨이블릿 계수들의 대부분은 노이즈와 MAD (Median Absolute Deviation)가 전형적인 노이즈* 크기를 반영한다는 가정에 의해 노이즈의 분산을 추정한다. 식(3) 에 의해 추정된 임계값을 적용하면 노이즈는 더 많이 제거할 수 있으나 노이즈 속에 내재되어 있는 유용한 영상 정보도 제거되어 복원 영상의 원 영상에 대한 충실도 역시 감소한다.
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