Abstract
Digital image processing is being utilized in various fields including medical industry, satellite photos, and factory automation image recognition. However, this kind of image data produces heat by an external cause in the course of being processed, transmitted, and stored. Most typical noises added in the images are AWGN and salt and pepper. MF, CWMF, and AWMF are methods used to restore images damaged by AWGN and the existing methods are likely to damage detailed information such as an edge. Therefore, this paper suggests an algorithm applying weight of average filter, average filter depending on pixel, and spatial weight filter based on edge size of local mask in an AWGN environment, in a different way. Also, this paper compares functions of existing methods by using PSNR to prove excellence of the suggested algorithm.
디지털 영상처리는 의료산업, 위성사진, 공장자동화 영상인식 등 넓고 다양한 분양에 활용되고 있다. 하지만 이러한 영상 데이터는 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 열화가 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 AWGN, salt and pepper 잡음이 대표적이다. AWGN에 훼손된 영상을 복원하기 위한 공간영역 방법에는 MF, CWMF, AWMF 등이 있으며, 기존의 방법들은 에지와 같은 상세 정보를 훼손하는 특성이 있다. 따라서 본 논문에서는 AWGN 환경에서 국부 마스크의 에지 크기에 따라 화소 방향에 따른 가중치 필터, 공간 가중치 필터 및 평균 필터의 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하기 위해, PSNR을 사용하여 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
