디지털 영상처리 개론 noise filter Code 및 보고서

디지털 영상처리 개론 noise filter Code 및 보고서 목차 (a) 주어진 영상(“ckt-board.raw”, size350×338)에 평균 0, 분산 40인 Gaussian 잡음을 추가한 영상을 보이시오. (b) 주어진 영상(“ckt-board.raw”, size350×338)에 10%의 Salt and pepper 잡음을 추가한 영상을 보이시오. (c) 5×5 median filter와 5×5 adaptive median filter 각각에 대한 프로그램을 작성하시오. (d) (a)와 (b)의 영상 결과에 (c)의 두가지 filter로 filtering 한 결과를 보이시오. (e) (d)의 두 필터의 결과에 대한 잡음 제거 효과 측면에서 분석해 보고 peak to signal noise ratio(PSNR)이나 minimum square error(MSE) 등의 정량적인 척도를 사용해 비교하시오. 참고문헌 (a) 주어진 영상(“ckt-board.raw”, size350×338)에 평균 0, 분산 40인 Gaussian 잡음을 추가한 영상을 보이시오. 주어진 영상 “ckt-board. raw”는 350x338 크기의 그레이스케일 이미지로, 이 이미지에 평균 0, 분산 40인 Gaussian 잡음을 추가하는 작업을 수행한다. Gaussian 잡음은 이미지 처리에서 일반적인 잡음 모델로, 이미지의 각 픽셀에 대해 Gaussian 분포를 따르는 잡음을 더하는 방식으로 구현된다. 평균이 0이라는 것은 생성되는 잡음의 중심값이 0이라는 뜻이며, 분산이 40이라는 것은 잡음의 세기가 꽤 높은 값을 가질 수 있음을 의미한다. 이제 Gaussian 잡음을 추가하기…
주어진 영상 “ckt-board. raw”는 350x338 크기의 그레이스케일 이미지로, 이 이미지에 평균 0, 분산 40인 Gaussian 잡음을 추가하는 작업을 수행한다. Gauss…