A Study on Image Restoration in Gaussian Noise Environment

가우시안 잡음환경하에서 영상복원에 관한 연구

Due to the development and wide use of digital multimedia broadcasting (DMB) and Wireless Broadband Internet (WiBro), the digital contents industry using images has been progressed. Therefore, the image processing has been applied in a variety of fields and in order to transmit and conserve accurate information, the degradation phenomenon for images should be removed. As a representative cause of the degradation phenonenon, noise has become known and Gaussian noise occurs in the process of transmission. Diverse researches for Gaussian noise removal have been implemented and a great number of algorithms have been proposed until now. In this paper, for mage restoration an algorithm using the adaptive threshold value is proposed in Gaussian noise environment and the threshold value is established by using the histogram of edge image. And from simulation results, the noise removal performance of the proposed method is proven using mean square error (MSE) and peak signal to noise ratio (PSNR).

DMB 및 WiBro 기술의 개발 및 보급으로 인해, 영상을 이용한 디지털 컨텐츠 산업이 발전하고 있다. 이에 따라, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 정확한 정보전달 및 보존을 위해 영상의 열화현상을 제거하여야 한다. 열화현상의 대표적인 원인으로 잡음이 알려져 있으며, 가우시안 잡음은 전송 등의 과정에서 영상에 의존적으로 발생한다. 이러한 가우시안 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 지금까지 많은 알고리즘이 제안되었다. 본 논문에서는 가우시안 잡음환경하에서 영상복원을 위해 적응적인 임계값을 이용한 알고리즘을 제안하였으며, 에지영상의 히스토그램으로부터 임계값을 설정하였다. 그리고 시뮬레이션 결과로부터, MSE와 PSNR을 이용하여 제안한 방법의 잡음제거 성능을 확인하였다.