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MATLAB을 이용한 noise 모델 구성 및 복원

저작시기 2009.06 |등록일 2009.12.31 | 최종수정일 2014.06.16 한글파일한글 (hwp) | 8페이지 | 가격 4,000원

소개글

디지털영상처리 과제입니다.
최대한 알기 쉽게 작성하였습니다.

목차

1. 이 론
2. 내 용
3. 결과 분석

본문내용

주기성 잡음이란 잡음의 패턴이 일정하여 주기적인 함수로 나타낼 수 있는 규칙성을 가진 잡음을 말한다. 시간 영역에서 주기성 잡음은 일정한 패턴을 가지고 연속되는 잡음으로 우리 눈에 보이게 된다. 이러한 잡음을 주파수 영역으로 변환 하여 분석 하게 되면 시간영역에서 보다 더 단순한 패턴을 가지고 표현 되는 것을 볼 수가 있다.

그림 1


그림 1에서 보는 바와 같이 연속성을 갖는 본래의 잡음 이미지를 주파수 영역으로 변환 하였을 때 8개의 점이 일정한 간격으로 원 모양을 이루고 있는 것을 볼 수 있다. 이처럼 주기성을 갖는 특수한 경우의 잡음은 주파수 영역에서 분석하게 되면 기하학적인 형태로 단순화되기 때문에 잡음의 특성을 쉽게 파악 할 수 있으며 잡음을 처리 하는 것에 있어 시간영역에서 보다 작업이 단순화 되고 복잡성이 줄어들어 효율 적인 처리를 할 수 있다.

(2) 주기성 잡음의 제거
그림 1의 Original 잡음은 시간영역에서 공간 필터를 이용하여 제거하기에는 상당히 어려움이 있다. 우선 이미지 전체에 대한 연산을 해준 후 결과 값을 출력해야 한다. 앞서 우리가 배운 median filter나 LPF 필터, 영역 전체에 효과가 적용 되는 필터들을 구현할 경우 이미지 전체에 흐려짐과 같은 부작용이 나타 날 수 있다. 하지만 주파수 영역에서는 원모양을 갖는 차단 필터를 사용하면 시간영역에서 처리보다 이미지의 변화를 줄이면서 8개의 점으로 이루어진 잡음만 지워버릴 수 있다. 이러한 필터를 Band Stop Filter(대역 정지 필터) 라고 한다.

그림 2
그림 2의 모양의 필터를 주파수 영역에서 사용하게 되면 그림 1의 잡음을 제거 할 수 있다. 더 나아가 주파수 영역에서의 잡음의 모양이 원과 같지 않고 다양한 모양을 가질 경우 주기성만 가지고 있으면 기하학적인 모양의 필터를 구현하여 제거 할 수 있다.
이러한 주파수 영역에서의 잡음의 처리는 잡음이 주기성을 갖지 않고 불규칙 하게 생성될
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