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논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
Yohei Saika (Gunma National College of Technology) Ken Okamoto (Wakayama National College of Technology)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2011
발행연도
2011.10
수록면
231 - 235 (5page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

Performance of Generalized Statistical Smoothing to Inverse halftoning
Yohei Saika ,  Ken Okamoto 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2011.10 학술대회자료

2006

Probabilistic Inference to the Problem of Inverse-halftoning based on Statistical Mechanics of Spin Systems
Yohei Saika ,  Jun-ichi Inoue 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 2006.10 학술대회자료

초록· 키워드

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We construct a method of inverse halftoning for a halftone version of a grayscale image converted by the error diffusion method via the Floyd-Steinberg kernel by making use of the generalized statistical smoothing which is constructed by introducing both edge enhancement procedure and generalized parameter scheduling into the statistical smoothing originally proposed by Wong. Then, in order to clarify the performance of the present method, we numerically estimate the mean square error and the mean square error between original and reconstructed images modulated by the MTF function of the human vision system. Using numerical simulations for several 256-level standard images, we clarify that the optimal performance is realized by introducing the edge enhancement and the generalized parameter scheduling, if we tune parameters appropriately. Then, we find that the present method reconstructs original images with high image quality, if we introduce the appropriate models both for the edge enhancement procedure and the generalized parameter scheduling.
#inverse-halftoning #error diffusion #statistical smoothing

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. GENERAL FORMULATION
3. PERFORMANCE
4. SUMMARY AND DISCUSSION
ACKNOWLEDGEMENT
REFERENCES

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