본 논문은 중간값 필터(MF)와 단순 3층 오토인코더(AE)를 재귀적 임계값 알고리즘 내에서 사용하여 이미지에서 소금-후추 잡음을 제거하는 연구를 수행합니다. 복원된 이미지와 클린 이미지의 구조적 유사성 지수(SSIMImg)와 슬라이딩 윈도우에서 2D 샘플 엔트로피를 통해 계산된 이러한 이미지의 엔트로피 맵의 SSIM인 SSIMMap이라는 새로운 메트릭을 사용하여 디노이징 성능을 평가합니다. 재귀적 임계값 MF는 강한 잡음 환경에서도 이미지 복원에 강건하며, 단순 AE는 낮은 수준의 잡음에서만 복원이 가능함을 보였습니다. 두 가지 확장 가능한 방식을 제안합니다: (i) 2MF(다양한 윈도우 크기의 두 MF와 최종 임계값 처리 단계 사용, 저해상도에서 세밀한 디테일 강조), (ii) MFs-AE(AE를 통해 여러 MF의 특징을 집계하여 고해상도에서 전체 장면 구조 복원에 유리). MF는 단순성과 계산 효율성으로 인해 리소스 제약 플랫폼에서 선호되는 반면, AE는 사전 디노이징 없이 성능이 낮습니다. SSIMMap의 객관적인 블러 평가 및 디노이징 매개변수 조정에 대한 실용적 가치를 입증합니다.
