초록
이미지에서 노이즈는 전송 또는 촬영 과정에서 이미지의 품질 저하를 초래할 수 있는 원치 않는 요소입니다. 이미지에서 노이즈를 제거하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 디지털 이미지 처리는 디지털 신호 처리의 한 부분입니다. 다양한 알고리즘이 이미지 처리에 적용되어 이미지나 입력 데이터셋에 대해 중요한 결과를 얻을 수 있습니다. 이미지 처리 연구에서는 후속 분석을 위해 이미지에서 노이즈를 제거하는 것이 필수적입니다. 노이즈 제거 후의 이미지는 명료도가 개선되어 의학 영상, 위성 영상, 레이다 응용 분야에서 더 나은 해석과 분석을 가능하게 합니다. 많은 알고리즘들이 존재하지만, 각각은 고유한 가정, 장점, 그리고 한계점을 가지고 있습니다. 본 논문은 8종류의 노이즈가 포함된 이미지를 대상으로 다양한 필터링 기술의 효과성을 평가하고자 합니다. Wiener 필터, Median 필터, Gaussian 필터, Mean 필터, Low pass 필터, High pass 필터, Laplacian 필터 및 Bilateral 필터와 같은 방법론들을 피크 신호 대 잡음 비율(Peak Signal to Noise Ratio)이라는 성능 지표를 사용하여 평가합니다. 이 연구는 다양한 종류의 노이즈에 여러 가지 필터를 적용함으로써 각 필터가 노이즈 모델에 미치는 영향을 보여줍니다. 또한 특정 노이즈 모델에 가장 적합한 필터링 전략을 상황에 따라 결정하는 데 도움을 줍니다.