영상 잡음 제거를 위한 영역 확장 기반 가변 윈도우 크기 결정 알고리즘

엄일규; 김유신

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자료유형: 학술저널

저자정보: 엄일규 김유신

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제41권 제5호

발행연도: 2004.9

수록면: 111 - 116 (6page)

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웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포 웨이블릿 계수에 대한 분산 둥의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블킷 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.

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[학술지(정기간행물)] - M. K. Mihcak / 1999 / Low-complexity image denoising based on statistical modeling of wavelet coefficients 6 : 300 ~ 303

[학술지(정기간행물)] - S.G. Chang / 2000 / Spatially adaptive wavelet thresholding with context modeling for image denoising 9 : 1522 ~ 1531

[학술지(정기간행물)] - M. K. Mihcak / 1999 / Spatially Adaptive statistical Modeling of Wavelet Image Coefficients and Its Application to Denosing 6 : 3253 ~ 3256

[학술지(정기간행물)] - M.S. Crouse / 1998 / Wavelet-based statistical signal processing using hidden Markov models 46 : 886 ~ 902

[학술지(정기간행물)] - J.K. Romberg / 2001 / Bayesian tree-structured image modeling using wavelet-domain hidden Markov models 10 (7) : 1056 ~ 1068

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