영상의 노이즈에 대한 평균과 분산의 통계적 특성을 이용하여 정지 영상의 노이즈를 제거하는 방법에 있어서,

노이즈가 포함되어 입력된 정지 영상에 대하여 한 프레임내에서 한 화소와 이웃하는 화소간에 차 연산자를 적용하여 얻어진 새로운 영상으로부터 노이즈의 평균과 분산의 통계적 특성을 예측한 후, 문턱값을 자동적으로 선택하여 에지 영상을 검출하는 에지 영상 검출단계(10)와;

상기 검출된 에지 영상으로부터 에지 화소의 방향 성분을 계산하여, 상기 검출된 에지 영상과 에지 화소의 방향 성분을 이용하여 에지 화소와 비에지 화소에 따라 선택적으로 마스킹하여 노이즈를 제거하는 노이즈 필터링단계(20)를 수행하는 것을 특징으로 하는 정지 영상의 노이즈 제거 방법

제 1 항에 있어서,

상기 에지 영상 검출단계(10)는,

노이즈가 포함되어 입력된 영상에 대하여 한 프레임내에서 한 화소와 이웃하는 화소간에 차연산자를 적용하는 단계와;

차 연산자가 적용되어 얻어진 새로운 영상의 평균과 표준 편차를 계산하는 단계와;

상기 영상특성 계산단계로부터 노이즈의 평균과 표준 편차를 예측하는 단계와;

상기 노이즈의 평균과 표준 편차로부터 에지 영상을 위한 문턱값이 자동으로 선택되게 하는 문턱값 결정단계와;

상기 결정된 상기 문턱값을 이용하여 에지 영상을 검출하는 에지영상검출단계와;

검출된 에지영상에 대하여 반복횟수가 2회 미만인 경우에는 상기 차연산자를 적용하는 단계로 피드백시켜 상기의 단계를 반복적으로 수행하도록 하는 단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 정지 영상의 노이즈 제거 방법

제 1 항에 있어서,

상기 노이즈 필터링단계(20)는,

상기 에지영상 검출단계(10)로부터 검출된 에지 영상을 받아 에지 화소의 방향 성분을 계산하는 단계와;

상기 에지 영상과 에지 화소의 방향 성분을 이용하여 만약 적용할 화소가 에지 화소이면 상기 방향 성분을 이용하여 방향성분 마스킹을 하여 노이즈 필터링을 하는 단계와;

만약 에지 화소가 아닌 경우에는 3 x 3마스크를 적용하여 노이즈 필터링을 하는 단계와;

상기 노이즈 필터링을 통해 모든화소가 처리되었는지 보아 그렇지 않은 경우에는 다시 노이즈 필터링하도록 하는 단계를 수행하는 것을 특징으로 하는 정지 영상의 노이즈 제거 방법

영상의 노이즈에 대한 평균과 분산의 통계적 특성을 이용하여 정지 영상의 노이즈를 제거하는 장치에 있어서,

노이즈가 포함되어 입력된 정지 영상에 대하여 한프레임내에서 한 화소와 이웃하는 화소간에 차 연산자를 적용하여 새롭게 생성된 영상으로부터 노이즈의 평균과 분산의 통계적 특성을 예측한 후, 문턱값을 자동적으로 선택하여 에지 영상을 검출하는 에지 영상 검출수단과;

상기 검출된 에지 영상으로부터 에지 화소의 방향 성분을 계산하여, 상기 검출된 에지 영상과 에지 화소의 방향 성분을 이용하여 에지 화소와 비에지 화소에 대하여 선택적으로 마스킹하여 노이즈를 제거하는 노이즈 필터링수단으로 구성된 것을 특징으로 하는 정지 영상의 노이즈 제거 장치

제 4 항에 있어서,

상기 에지영상 검출수단은,

입력된 노이즈 영상에 대하여 한 프레임내에서 한 화소와 이웃하는 화소간에 차 연산자를 적용하는 차연산 적용부와, 차연산 적용된 정지 영상에 포함된 노이즈 성분의 통계적 특성을 반복적인 방법으로 구하도록 새로운 영상의 통계적인 특성을 예측하는 노이즈의 통계적 특성예측부와, 예측된 값으로부터 문턱값을 자동으로 결정하여 에지 영상을 검출하는 에지 영상검출부로 구성되고;

상기 노이즈 필터링수단은,

상기 검출된 에지 영상으로부터 각 에지 화소의 방향 성분을 검출하는 에지 화소 방향성분 검출부와, 검출된 화소가 에지 화소일 경우와 비에지 화소일 경우를 나누어 노이즈를 필터링을 하는 노이즈 필터링부로 구성된 것을 특징으로 하는 정지 영상의 노이즈 제거 장치