에지 검출은 영상 분할, 영상 인식 등의 전처리 과정이며, 국내외에서 많은 관련 연구가 진행되고 있다. 대표적인 에지 검출 방법에는 소벨(Sobel), 프리윗(Prewitt), 라플라시안(Laplacian), 로버츠(Roberts), 케니(Canny) 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 기존의 방법들은 비잡음 영상에서 에지를 검출할 경우 에지를 우수하게 검출이 가능하나 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서는 잡음의 영향에 의해 에지 검출 특성이 미흡하게 나타난다. 따라서 본 논문은 salt-and-pepper 잡음에 훼손된 영상에서 우수한 에지 검출 특성을 얻기 위하여, 먼저 마스크의 중심 화소를 기준으로 상, 하, 좌, 우 방향으로 영역을 구분한다. 그리고 각 영역의 대표 화소값의 잡음 여부를 판단하여 그 결과에 따라 추정 마스크의 요소를 구한 후, 여기에 방향성 마스크를 적용하여 최종 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.