• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제44권6호
• /
• pp.93-99
• /
• 2007

본 논문에서는 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 진폭제한 평균필터(amplitude-limited sample average filter)는 heavy-tailed 가우시안 잡음환경 하에서 maximum likelihood estimator (MLE)임을 증명한다. 그리고, 이 알고리즘에 해당하는 error norm은 Huber의 minimax norm과 일치하고, 위에서 언급한 잡음 환경 하에서 efficacy를 최대화한다는 점에서 최적의 필터임을 보인다. 이 개념을 미리어드(myriad) 필터와 결합하여 진폭제한 미리어드 필터(amplitude-limited myriad filter)를 제안하고 실험을 통하여 이의 성능을 확인한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
• /
• pp.14-16
• /
• 2007

The statistics for the Gaussian noise mixed with impulsive noise are modelled. The denoising algorithm called amplitude-limited sample average filter is derived, which is optimal in terms of minimizing mean square errors under the assumption that contaminating noise is heavy-tailed Gaussian distributed. Its performance is shown to be excellent when image is corrupted mainly with Gaussian noise. However, it shows visually grainy output as the amount of impulsive noise increases. In order to overcome such problems, it is combined with the myriad filter to propose an amplitude-limited myriad filter. Simulation shows it effectively removes both Gaussian and impulsive noise, not blurring edges severey.