Salt and Pepper 잡음 제거를 위한 퍼지 논리 가중치 필터

이화영; 김남호

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이화영 (부경대학교) 김남호 (부경대학교)

저널정보: 한국정보통신학회 한국정보통신학회논문지 한국정보통신학회논문지 제26권 제4호

발행연도: 2022.4

수록면: 526 - 532 (7page)

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IoT 기술 발전에 따라 영상처리는 영상 분석, 영상 인식, 의료산업, 공장자동화 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 영상 데이터는 전송 라인의 결함 등의 원인으로 인하여 잡음이 발생하고, 영상잡음은 이미지 처리 응용 프로그램의 성능을 감소시키기 때문에 필수적으로 제거해야 한다. 영상잡음의 대표적인 유형으로 Salt and Pepper 잡음이 있으며, Salt and Pepper 잡음을 제거하기 위하여 다양한 연구가 진행되었다. 대표적인 방법으로는 A-TMF, AFMF, SDWF 등이 있지만 잡음의 밀도가 높아질수록 성능이 떨어지는 단점이 있으므로, 본 논문에서는 효과적인 잡음 제거를 위하여 잡음 판단을 진행한 후, 잡음일 경우에만 퍼지 논리 가중치 마스크를 이용하여 필터링을 진행하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘의 잡음 제거 성능을 증명하기 위하여 10%에서 90%의 잡음을 첨가한 영상에 대하여 실험하여 PSNR을 비교한 결과 기존 알고리즘보다 약 17.09[dB] 정도의 성능이 우수함을 보였다.

#영상처리 #퍼지 논리 #가중치 #Image processing #Salt and Pepper #Fuzzy logic #Weight #PSNR

참고문헌 (8)

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B. W. Cheon and N. H. Kim, “Noise Removal Algorithm based on Fuzzy Membership Function in AWGN Environments,” Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 24, no. 11, pp. 1625-1631, Dec. 2020. DOI: 10.6109/jkiice.2020.24. 12.1625.

A. Kumar, N. K. Rout, and S. Kumar, “High Density Salt and Pepper Noise Removal by a Threshold Level Decision based Mean Filter,” in International Conference on Applied Electromagnetics, Bhubaneswar: India, pp. 1-5, 2018. DOI: 10.1109/AESPC44649.2018.9033241.

U. Erkan, S. Enginoglu, and D. N. H. Thanh, “A Recursive Mean Filter for Image Denoising,” in International Artificial Intelligence and Data Processing Symposium (IDAP), Malatya: Turkey, pp. 1-5, 2019. DOI: 10.1109/IDAP.2019. 8875957.

H. Y. Lee and N. H. Kim, “Modified Average Filter for Salt and Pepper Noise Removal,” in the Korea Institute of Information and Communication Engineering, Gunsan: Korea, pp. 115-117, 2021.

P. Luo, X. Zhang, Z. Chang, and W. Liu, “Research on Salt and Pepper Noise Removal Method based on Adaptive Fuzzy Median Filter,” in 2021 IEEE 5th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), Ghongqing: China, pp. 387-392, 2021. DOI: 10.1109/IAEAC50856.2021.9390923.

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