일반적으로 사용되는 노이즈 제거 알고리즘에는 중앙값 필터링, 가우스 필터링, 평균 필터링, 웨이블릿 노이즈 제거, 비국소 평균 노이즈 제거 및 전체 변형 노이즈 제거 알고리즘이 포함됩니다.
1. 중앙 필터
중앙 필터는 디지털 이미지의 노이즈를 줄이거나 제거하는 데 사용되는 비선형 디지털 이미지 처리 알고리즘입니다. 이미지를 통해 이동하는 슬라이딩 창 내에서 픽셀 값을 정렬하고 중간 값(중앙값)을 현재 픽셀의 새 값으로 사용하여 이를 수행합니다.
이 필터링 방법은 이미지의 개별 픽셀 값이 크게 흐트러지는 소금 및 후추 노이즈를 제거하는 데 널리 사용됩니다. 중앙값 필터링의 장점은 너무 많은 흐릿함을 유발하지 않고 노이즈의 영향을 제거하면서 이미지의 가장자리 특징을 효과적으로 유지할 수 있다는 것입니다.
2. 가우시안 필터
가우시안 필터는 이미지 처리 및 신호 처리에서 노이즈 제거 및 블러링에 사용되는 선형 평활화 필터입니다. 이는 가우스 분포 함수를 기반으로 하며 이미지의 픽셀에 대한 가중 평균을 취하여 이미지를 흐리게 만듭니다.
가우시안 필터의 표준편차는 필터의 폭을 결정합니다. 표준편차가 클수록 필터의 분포가 넓어지고 평활화 효과가 더욱 뚜렷해집니다. 가우스 필터링은 일반적으로 가우스 잡음을 제거하는 데 사용되며 일부 연속 잡음 모델에 좋은 영향을 미칩니다.
3. 평균 필터 웨이블릿 노이즈 제거
평균 필터 웨이블릿 노이즈 제거는 웨이블릿 변환을 사용하여 신호나 이미지를 서로 다른 주파수의 하위 대역으로 분해한 다음 이러한 하위 대역에 대해 임계값 처리를 수행합니다. 노이즈를 제거하는 밴드.
웨이블릿 노이즈 제거는 이미지에서 웨이블릿 분해를 수행하여 서로 다른 주파수의 하위 대역을 얻습니다. 각 하위 대역에 대해 임계값 처리를 수행하여 잡음 성분을 제거합니다. 처리된 서브밴드는 역 웨이블릿 변환을 통해 잡음이 제거된 이미지로 재구성됩니다.
4. 비국소 평균 잡음 제거
비국소 평균 잡음 제거는 유사성 개념을 기반으로 하며 영상에서 유사한 블록을 찾아 잡음을 줄입니다. 이미지.잡음. 비국소적 평균 잡음 제거는 주로 이미지 내 유사한 블록(전체 이미지에서 유사한 질감이나 구조를 갖는 영역)의 정보와 픽셀 근처의 국부적 정보를 사용합니다.
5. 전체 변형 노이즈 제거
전체 변형 노이즈 제거는 이미지에서 인접한 픽셀 간의 절대 차이를 계산하는 데 사용되는 알고리즘입니다. 이미지를 전체적으로 변형하여 이미지를 매끄럽게 만들어 노이즈를 제거합니다.