KCI등재
비모수 베이지안 방법을 이용한 영상 잡음 제거 알고리즘 = Noise reduction algorithm for an image using nonparametric Bayesian method
저자
우호영 (중앙대학교) ; 김영화 (중앙대학교) ; Woo, Ho-young ; Kim, Yeong-hwa
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2018
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재,ESCI
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
555-572(18쪽)
KCI 피인용횟수
2
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제공처
소장기관
영상처리 분야의 중요한 주제인 영상의 잡음 제거 과정은 원래의 순수한 영상이 다양한 원인으로 발생한 잡음에 의해 오염되었을때 이 잡음을 제거하거나 줄이는 것을 의미한다. 잡음 제거 과정에서는 영상에 추가된 잡음과 원 영상이 가진 고유한 특징들을 구별해내는 것이 중요하며 이에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 적응적 필터와 시그마 필터는 잡음 제거를 위하여 사용하는 대표적인 잡음 제거 필터이며 이 필터들의 효용성은 정확한 잡음 추정에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 디리클레 정규 혼합모형을 토대로 영상을 오염시키고 있는 잡음의 분포를 생성하고 이를 토대로 영상의 특징과 잡음을 구별하기 위한 베이지안 방법을 제시한다. 특히 잡음의 분포와 특징의 분포를 구별하기 위해 베이지안 추론을 전개하고 영상에 포함된 잡음을 제거하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
더보기Noise reduction processes that reduce or eliminate noise (caused by a variety of reasons) in noise contaminated image is an important theme in image processing fields. Many studies are being conducted on noise removal processes due to the importance of distinguishing between noise added to a pure image and the unique characteristics of original images. Adaptive filter and sigma filter are typical noise reduction filters used to reduce or eliminate noise; however, their effectiveness is affected by accurate noise estimation. This study generates a distribution of noise contaminating image based on a Dirichlet normal mixture model and presents a Bayesian approach to distinguish the characteristics of an image against the noise. In particular, to distinguish the distribution of noise from the distribution of characteristics, we suggest algorithms to develop a Bayesian inference and remove noise included in an image.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2002-07-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2000-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.38 | 0.38 | 0.38 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.35 | 0.34 | 0.565 | 0.17 |
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