Digital Filter based on Noise Estimation for Mixed Noise Removal

복합잡음 제거를 위한 잡음추정에 기반한 디지털 필터

In modern society, artificial intelligence and automation are being applied in various fields due to the development of the 4th industrial revolution and IoT technology. In particular, systems with a high proportion of image processing, such as automated processes, intelligent CCTV, medical industry, robots, and drones, are susceptible to external factors noise. In this paper, we propose a digital filter based on noise estimation and weights to reconstruct an image in a complex noise environment. The proposed algorithm classifies the types of noise using noise judgment, and determines the noise level of the filtering mask to switch the filtering process to obtain the final output. In order to verify the performance of the proposed algorithm, simulation was conducted, compared with the existing filter algorithm, and the results were analyzed.

현대사회는 4차 산업혁명과 IoT 기술의 발전으로 인공지능 및 자동화가 다양한 분야에서 적용되고 있다. 특히 자동화 공정, 지능형 CCTV, 의료산업, 로봇, 드론과 같이 영상처리의 비중이 높은 시스템의 경우 잡음과 같은 외부 요인의 영향을 받기 쉽다. 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 영상을 복원하기 위해 잡음 추정과 가중치에 기반한 디지털 필터를 제안한다. 제안한 알고리즘은 잡음 판단을 사용하여 잡음의 종류를 구분하였으며, 필터링 마스크의 잡음 수준을 판단하여 필터링 과정을 스위칭하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 시뮬레이션을 진행하여 기존 필터 알고리즘과 비교하였으며 결과를 분석하였다.