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(성균관대학교) (성균관대학교) (성균관대학교) (성균관대학교) (성균관대학교)
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대한전자공학회 ITC-CSCC :International Technical Conference on Circuits Systems, Computers and Communications ITC-CSCC : 2009
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    Images obtained from devices such as telephony devices, web cams etc. are inherently affected by noise. The proposed method applies a Bayesian framework for efficient denoising of images corrupted with noise which can, respectively, be used as a backbone to effectively reducing much more complex noise. A concept expressing the image as an energy function and appropriating a Bayesian framework is explained and consequently, an object homogeneity prior is employed to find the maximum a posteriori (MAP) estimator. An optimization method introduced is implemented to cogently reduce computation time. Experimental results are compared with conventional prior terms and we quantify the achieved performance improvements.
    #Bayesian denoising #Maximum a posteriori(MAP) estimator #object homogeneity prior

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