프랙탈 이미지 잡음 제거

지난 10년 동안, 이미지 압축을 위한 프랙탈 코딩에 대한 상당한 관심이 있었습니다. 그러나 이미지 처리의 다른 측면에 대한 프랙탈 기반 코딩의 적용은 거의 주목받지 못했습니다. 우리는 잡음이 있는 이미지를 향상시키고 복원하기 위한 프랙탈 기반 방법을 제안합니다. 잡음이 있는 이미지를 단순히 프랙탈로 코딩하면 상당량의 잡음이 억제됩니다. 그러나 우리는 잡음이 있는 이미지의 프랙탈 코드를 바탕으로 원래의 잡음이 없는 이미지의 프랙탈 코드를 추정할 수 있는 한 걸음 더 나아갈 수 있습니다. 이는 잡음의 분산에 대한 지식(또는 추정)을 바탕으로 하며, 잡음은 평균이 0이고, 정지성 및 가우시안으로 가정됩니다. 그 결과 얻은 프랙탈 코드는 원래의 잡음이 있는 이미지의 상당히 향상되고 복원된 표현을 제공합니다. 향상된 결과는 평탄하고 활동이 낮은 영역에서 추가적인 매끄러운 처리가 이루어지고, 이미지의 고주파 성분(예: 가장자리) 근처에서는 낮은 정도의 매끄러운 처리가 이루어지는 인간 시각 시스템과 일치합니다. 우리는 상당한 잡음 분산(시그마 ≥ 20)에 대해, 프랙탈 기반 방식이 프랙탈 방식과 유사한 국소 1차 필터링 과정을 사용하는 리 필터에 의해 얻어진 결과보다 일반적으로 더 나은 결과를 제공한다는 것을 발견했습니다. 우리는 또한 리 필터와 프랙탈 방법이 밀접하게 관련되어 있다는 것을 보여줍니다.