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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 910 - 916 (7page)
이용수
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현대 사회는 4차 산업혁명의 영향에 의해 다양한 디지털 통신 장비가 사용되고 있다. 이에 따라 데이터 전송 과정에서 발생하는 잡음제거에 관심이 높아지고 있으며, 효율적으로 영상을 복원하기 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 디지털 이미지 전송 과정에서 발생하는 AWGN을 제거하기 위한 필터링 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에서 강하게 나타나는 AWGN을 제거하기 위해 블록매칭에 따라 입력화소의 주변에서 비슷한 패턴을 가진 영역을 선별하여 유사성이 높은 화소를 분류한다. 선별된 화소는 로컬 스티어링 커널로 구한 가중치를 적용하여 추정값을 정하며, 센터마스크의 표준편차에 따라 입력화소값을 가감하여 최종출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR을 사용하여 비교 분석하였다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 로컬 스티어링 커널
Ⅲ. 제안한 알고리즘
Ⅳ. 시뮬레이션 및 결과
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (8)
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P. S. V. S. Sridhar and R. Caytiles, “Efficient Cloud Data Hosting Availability,” Asia-pacific Journal of Convergent Research Interchange, vol. 3, no. 2, pp. 11-19, Jun. 2017. DOI: 10.21742/APJCRI.2017.06.02.
R. Lai, Y. Mo, Z. Liu, and J. Guan, “Local and Nonlocal Steering Kernel Weighted Total Variation Model for Image Denoising,” Symmetry 2019, vol. 11, no. 3, pp. 1-16, Mar. 2019. DOI: 10.3390/sym11030329.
K. Kai, L. Tingting, X. Xianchun, Z. Guoquan, and Z. Jianxin, “Study of Infrared Image Denoising Algorithm based on Steering Kernel Regression Image Guided Filter,” in 2019 18th International Conference on Optical Communications and Networks (ICOCN), Huangshan : China, pp. 1-3, 2019. DOI: 10.1109/ICOCN.2019.8934701.
K. Ote, F. Hashimoto, A. Kakimoto, T. Isobe, T. Inubushi, R. Ota, A. Tokui, A. Saito, T. Moriya, T. Omura, E. Yoshikawa, A. Teramoto, and Y. Ouchi, “Kinetics-Induced Block Matching and 5-D Transform Domain Filtering for Dynamic PET Image Denoising,” IEEE Transactions on Radiation and Plasma Medical Sciences, vol. 4, no. 6, pp. 720-728, Nov. 2019. DOI: 10.1109/TRPMS.2020.3000221.
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