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논문 기본 정보

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저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제28권 12C호
발행연도
2003.12
수록면
1,250 - 1,257 (8page)

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영상은 일반적으로 에지 영역과 평탄 영역으로 나누어 질 수 있다. 평탄영역은 대부분 저주파 성분으로 이루어져 있지만, 에지 영역에서는 고주파 성분이 주가 된다. 따라서, 각 영역에 따른 특성을 고려한 deinterlacing 방법이 효율적이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 국부 영역의 분산을 사용하여 영상을 에지 영역과 평탄 영역으로 분리하고 분리된 에지 영역과 평탄 영역에 대하여 모듈화된 신경회로망을 사용한 deinterlacing 방법을 제안한다. 제안방법에서는 모듈화된 구조로 인해 각 영역의 신경회로망이 유사한 데이터들만을 집중적으로 학습할 수 있고 서로 다른 영역의 데이터들로 인한 학습 방해가 적은 장점이 있다. 또한 신경 회로망의 입력으로 국부 평균을 제거한 값을 사용함으로써 화소의 국부 평균 밝기값의 변화로 인한 학습 성능 저하를 방지할 수 있다. 모의 실험에서 제안된 알고리즘은 기존 알고리즘들보다 개선된 성능을 보였다.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. Deinterlacing 방법의 고찰

Ⅲ. 영역별 주파수 특성과 신경 회로망에 기반을 둔 deinterlacing

Ⅳ. 모의 실험 결과

Ⅴ. 결론

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