선형필터링을사용하여잡음제거하기

선형필터링을사용하여특정유형의잡음을제거할수있습니다。평균필터또는가우스필터같은특정필터가이러한용도에적합합니다。예를들어，평균필터는사진에서입자잡음을제거하는데유용합니다。각픽셀이이웃픽셀의평균으로설정되기때문에입자로인한국소적변화가줄어듭니다。

imfilter를사용한선형필터링에대한자세한내용은공간영역에서의영상필터링이란？항목을참조하십시오。

평균필터와중앙값필터를사용하여잡음제거하기

이예제에서는평균필터와중앙값필터로영상에서점잡음（椒盐噪声）을제거하여결과를비교할수있는방법을보여줍니다。두가지유형의필터링모두출력픽셀의값을대응하는입력픽셀주변에있는이웃픽셀값의평균으로설정합니다。그러나중앙값필터링을사용하면출력픽셀의값은이웃픽셀의평균이아니라중앙값에의해결정됩니다。중앙값은평균에비해극값（이상값이라고함）에훨씬덜민감합니다。따라서중앙값필터링은영상의선명도를잃지않으면서더효과적으로이러한이상값을제거할수있습니다。

참고：중앙값필터링은순서통계량필터링（혹은순위필터링）에서사용하는한방법입니다。순서통계량필터링에대한자세한내용은ordfilt2함수도움말페이지를참조하십시오。

영상을작업공간으로읽어들인후이를표시합니다。

I = imread（'eight.tif'）;图imshow（I）

이예제의경우，영상에점잡음을추가합니다。이러한유형의잡음은검은색또는흰색（데이터범위의극값）으로설정되는임의픽셀로구성됩니다。

J = imnoise（I，'椒盐'，0.02）;图imshow（J）

평균필터를사용하여잡음이있는영상Ĵ를필터링한후결과를표시합니다。이예제에서는3x3的이웃을사용합니다。

Kaverage =过滤器2（fspecial（'平均'，3），J）/ 255;图imshow（Kaverage）

이번에는중앙값필터를사용하여잡음이있는영상Ĵ를필터링합니다。이예제에서도3x3的이웃을사용합니다。비교를위해필터링된2개의영상을나란히표시합니다。medfilt2가잡음제거에더효과적이고동전의경계또한덜흐릿함을알수있습니다。

Kmedian = medfilt2（J）;imshowpair（Kaverage，Kmedian，'剪辑'）

적응형필터링을사용하여잡음제거하기

이예제에서는wiener2함수를사용하여영상에위너필터（선형필터의일종）를적절히적용하는방법을보여줍니다。위너필터는자체적으로국소영상분산에맞게조정됩니다。분산이큰경우，wiener2는스무딩을감소시킵니다。분산이작은경우，wiener2는스무딩을증가시킵니다。

이러한접근방식덕분에일반적으로선형필터링보다더나은결과를얻게됩니다。적응필터는선형필터보다더선택적으로필터링하여영상의경계및다른고주파수부분을보존합니다。또한설계작업이없습니다。wiener2함수는모든예비계산을처리한후입력영상에필터를적용합니다。그러나wiener2는선형필터링보다계산시간이오래걸립니다。

wiener2는가우스잡음처럼전력이일정한（ “백색”）가산성잡음일때가장효과적입니다。아래예제에서는가우스잡음이추가된토성영상에wiener2를적용합니다。

영상을작업공간으로읽어들입니다。

RGB = imread（'saturn.png'）;

트루컬러영상을회색조영상으로변환합니다。

I = rgb2gray（RGB）;

영상에가우스잡음을추가합니다。

J = imnoise（I，“高斯”，0,0.025）;

잡음이있는영상을표시합니다。영상이매우크기때문에영상의일부만표시합니다。

imshow（j（600：1000,1：600））;标题（“与增加的高斯的图像的一部分噪声”）;

wiener2함수를사용하여잡음을제거합니다。

K = wiener2（J，[5 5]）;

처리된영상을표시합니다。영상이매우크기때문에영상의일부만표시합니다。

图imshow（K（600：1000,1：600））;标题（“的图像的一部分与噪声通过维纳滤波器消除”）;