Abstract
In this paepr, a Wiener filtering method in wavelet domain is proposed for restoring an image corrupted by additive white noise. The proposed method utilizes the characteristics of wavelet transform signals and the local statistics of each subband. When estimating the local statistics in each subband, the size of filter window is varied according to each scale. At this point, the local statistics in each wavelet subband is estimated only by using pixedls which have similar statistical property. Experimental results show that the proposed method has better performance over the conventional Lee filter with a window of fixed size.
본 논문에서는 백색 잡음으로 훼손된 영상을 복원하기 위하여 웨이브렛 변환 영역에서의 Wiener 필터링 기법을 제안하였다. 제안된 방법에서는 웨이브렛 변환 신호의 특성과 각 부대역 내에서의 국부 통계를 이용한다. 각부대역에서 국부 통계를 구할때는 스케일에 따라 필터 창의 크기를 달리하였다. 이때 웨이브렛 부대역에서는 필터 창내의 통계적 특성이 유사한 화소들만으로 국부 통계를 구하였다. 실험결과, 제안된 방법은 고정된 필터 창의 크기를 갖는 Lee 필터에 비하여 성능이 우수함을 알 수 있었다.
