영상의 잡음 제거에 있어서 주된 문제는 에지를 보존하면서 잡음을 제거하는 것이다. 이러한 목적은 위해 사용되는 Wiener filter는 단일 크기의 추정 윈도우를 사용함으로써, 에지 부분의 잡음과 평탄 영역의 잡음을 동시에 잘 제거할 수 없고, 화소들 사이의 상관도를 무시하는 단점들이 있다. 그러므로 제안 알고리즘은 첫번째 문제를 해결하기 위해, 추정 윈도우의 크기를 평탄 영역과 에지 영역의 특성에 따라 가변 시켜주어 평탄 영역과 에지 영역, 양쪽에서 효율적으로 잡음을 제거하도록 했다. 또한 에지의 선명도를 높여주기 위하여 방향성 Gaustian mask와 방향성 추정 윈도우를 에지의 방향성에 따라, 기존의 Wiener filter에 결합하였다. 실험 결과로부터, 제안 알고리즘이 PSM을 통한 객관적인 평가와 주관적인 평가 모두 성능을 개선시킴을 알 수 있다.
The main issue of noise reduction of image is how to preserve edge and reduce noise. Usually, The Wiener falter is used for this purpose. But the conventional Wiener filter cannot remove noise well in both edge and smooth region due to the single size estimation window. In addition, it ignores the correlation between pixels. In this paper, we propose a new noise reduction algorithm, in which adaptive estimation window is used according to property of smooth region and edge region. In order to make edge more clear, directional Gaussian mask and directional estimation window combines to the Wiener filter according to direction of edge. From the simulation results, it can be seen that the proposed algorithm showed improves performance in both PSNR arid subjective evaluation
