Variational Optimization based Simultaneous Destriping and Denosing for Multispectral Imaging System

Q: 이 논문에서 정의한 줄무늬 잡음이란 무엇인가?

멀티스펙트럴 이미징 시스템의 각 검출기 간에 발생하는 응답 차이로 인해 나타나는 비주기적인 형태의 잡음을 의미한다. 이는 위성 이미지 시스템 등에서 주로 발생하며, 기존의 비등방성 기반 총 변동 방법으로는 제거하는 데 한계가 있는 특성을 가진다.

Q: 멀티스펙트럴 이미지의 줄무늬 잡음과 랜덤 잡음을 동시에 제거하는 효과적인 방법은 무엇인가?

연구 결과, 단방향 총 변동과 비-지역 평균 필터 제약 조건을 결합한 에너지 함수를 정의하고 Split Bregman 방법으로 최적화하는 것이 효과적이다. 이 방식은 l1-최소화를 통해 에지를 보존하며 정보 손실 없이 복원 성능을 향상시킨다.

Seungyong Ko; Soohwan Yu; Beongho Moon; Seonhee Park; Joonki Paik

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Seungyong Ko (Chung-Ang University) Soohwan Yu (Chung-Ang University) Beongho Moon (Chung-Ang University) Seonhee Park (Chung-Ang University) Joonki Paik (Chung-Ang University)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 ICEIC 2017 International Conference on Electronics, Information, and Communication

발행연도: 2017.1

수록면: 322 - 323 (2page)

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This paper presents a simultaneous destriping and denoising algorithm for multispectral imaging systems. The proposed framework removes the both stripe and random noise using total variation and patch-based noise removal algorithm. Experimental res ... 전체 초록 보기

#Total variation #destriping #denoising #multispectral image

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