[2011년 확률및 불규칙 신호론] C++을 이용한 Lena 영상 가우시안 노이즈 삽입 and 복원

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★관련이론★

◎ 가우시안 노이즈를 입힌 image를 복원하기 위해서 512*512 픽셀을 생성하기위해서 가로, 세로로 배열을 만들었다. 처음에는 가우시안노이즈가 랜덤하게 더해졌기 때문에 역으로 생각해서 역으로 빼면 되지 않을까 해서 그러한 소스를 작성하였지만 예상과 달리 거의 제거되지 않았고 표준편차를 크게 하면 할수록 오히려 필터가 되지 않고 오히려 더 NOISE를 더 입히게 되었습니다.
가우시안 노이즈이기 때문에 평균에 가까운 것들의 나올 확률이 가장 높기 때문에 표준편차를 10미만으로 했지만 생각보다는 깨끗하게 제거되지 않았습니다.
평균을 조절해보니 0에 가까울수록 밝게 이미지가 생성되고 255에 가까울수록 까만 화면이 나왔습니다.
인터넷과 각종 서적을 이용하여 찾아보았더니 가우시안 노이즈를 제거하기 위해서 효과적인 방법은 가우시안 스무딩 필터 및 메디안 필터라는 것을 발견하였습니다.
이번 project를 위해서 저는 메디안 필터를 이용하였습니다.
메디안 필터란 3*3영역 내의 9개화소의 농도를 조사한 후 작은 순으로 나열하는 것으로 예들 들어 2 3 3 4 4 4 5 10 인 경우에 4인 중앙의 값을 메디안이라 하며, 이 값을 결과로 취하는 것을 메디안 필터라고 합니다.

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