Salt and Pepper Noise Removal using Neighborhood Pixels

이웃한 픽셀을 이용한 Salt and Pepper 잡음제거

In response to the increased use of digital video device, more researches are actively made on the image processing technologies. Image processing is practically used on various applied fields such as medical photographic interpretation, and object recognition. The types of image noise include Gaussian Noise, Impulse Noise, and Salt and Pepper. Noise refers to the unnecessary information which damages the video and the noise is mainly removed by a filter. Typical noise removal methods are Median Filter and Average Filter. While Median Filter is effective for removing Salt and Pepper noise, the noise removal performance is relatively lower in the environment with high noise density. To address such issue, this study suggested an algorithm which utilizes neighboring pixels to remove noise.

디지털 영상 장치의 이용이 증가함에 따라, 영상 처리 기술의 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상처리란 의료용 사진해석, 물체인식등 다양한 응용 분야에서 실용화 되어지고 있으며, 영상잡음의 종류는 가우시안 잡음, 임펄스 잡음, Salt and Pepper 잡음 등이 있다. 잡음은 영상을 훼손 시키는 불필요한 정보를 의미하며, 잡음제거는 일반적으로 필터로 제거한다. 대표적인 잡음제거 방법으로는 메디안필터, 평균필터 등이 있으며, 메디안 필터는 Salt and Pepper 잡음을 제거하는데 효과적이지만, 잡음밀도가 높은 영역에서 잡음제거 성능이 다소 미흡하게 나타난다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 이웃한 픽셀을 이용하여 잡음을 제거하는 알고리즘을 제안한다.