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가우시안 잡음 제거를 위한 소벨 연산자 기반의 개선된 가이디드 이미지 필터링 기법
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 송성민 | - |
| dc.contributor.author | 최현호 | - |
| dc.contributor.author | 정제창 | - |
| dc.date.accessioned | 2021-08-02T12:51:12Z | - |
| dc.date.available | 2021-08-02T12:51:12Z | - |
| dc.date.issued | 2018-11 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/15893 | - |
| dc.description.abstract | 최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영 기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하연 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생생하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지 영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR) 와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험 결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 재거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다. | - |
| dc.format.extent | 4 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국방송∙미디어공학회 | - |
| dc.title | 가우시안 잡음 제거를 위한 소벨 연산자 기반의 개선된 가이디드 이미지 필터링 기법 | - |
| dc.title.alternative | An Improved guided Image Filtering Technique based on Sobel Operator for Removing Gaussian Noise | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2018 한국방송 미디어공학회 추계학술대회, pp 170 - 173 | - |
| dc.citation.title | 2018 한국방송 미디어공학회 추계학술대회 | - |
| dc.citation.startPage | 170 | - |
| dc.citation.endPage | 173 | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | https://www.dbpia.co.kr/pdf/pdfView.do?nodeId=NODE07560253 | - |
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