A Study on Mixed Noise Removal using Standard Deviation and Noise Density

표준편차 및 잡음 밀도를 이용한 복합잡음 제거 알고리즘에 관한 연구

  • Kwon, Se-Ik (Dept. of Control and Instrumentation Eng. Pukyong National University) ;
  • Kim, Nam-Ho (Dept. of Control and Instrumentation Eng. Pukyong National University)
  • 권세익 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과) ;
  • 김남호 (부경대학교 공과대학 제어계측공학과)
  • Published : 2017.10.25

Abstract

With the rapid progress of the digital area has come the increase in demand for multi-media services. Imaging processing as a result is being hailed as a technological field that can offer smart and efficient methods for the processing and analysis of images. In general, noise exist in various types, depending on the cause and form. Some leading examples of noise are AWGN(additive white Gaussian noise), salt and pepper noise and complex noise. This study suggests an algorithm to remove complex noise by using the standard deviation and noise density of the partial mask in order to effectively remove complex noise in images.

디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가되고 있으며, 이에 따라 영상 처리는 지능적이고 효율적인 방법으로 처리, 분석하는 기술 분야로 각광받고 있다. 일반적으로 잡음은 원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(addtive white Gaussian noise), salt and pepper 잡음, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음을 효과적으로 제거하기 위해 국부 마스크의 표준편차 및 잡음 밀도를 이용하여 잡음 형태에 따라 처리하는 복합잡음 제거 알고리즘을 제안하였다.

Keywords