• 융합신호처리학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.270-277
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• 2010

BAMS(Baysian Adaptive Multiresolution Smoother) 필터는 모의실험 없이 Bayes 추정에 기초한 웨이블릿 축소기법에 의해 잡음을 제거하며 따라서 실시간 처리가 가능하다. BAMS 필터에 의한 영상잡음 제거 성능은 웨이블릿 분해 각 대역의 잡음분산에 크게 의존한다. 기존의 BAMS 필터는 웨이블릿 분해의 고주파 대역에서 사분위 통계량을 이용하여 잡음분산을 추정하여 잡음을 제거하였다. 본 논문에서는 영상신호의 중간대역을 포함한 잡음제거를 위해 변형된 사분위 통계량 및 모노토닉 변환으로 중간대역 잡음편차 추정하고 이를 이용해서 중간대역 및 고주파 대역의 영상잡음을 제거한 결과 중간대역의 잡음을 제거하므로 약 2[dB]정도의 PSNR이 증가하였으며 잡음편차가 작은 영상의 잡음제거에서도 효과가 있었다.