$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 방식
Adaptive MAP High-Resolution Image Reconstruction Algorithm Using Local Statistics 원문보기

한국통신학회논문지. The Journal of Korea Information and Communications Society. 통신이론 및 시스템, v.31 no.12C, 2006년, pp.1194 - 1200  

김경호 (LG전자) ,  송원선 (LG전자) ,  홍민철 (숭실대학교 정보통신전자공학부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 논문에서는 국부 통계 특성을 이용한 적응 MAP 방식의 고해상도 영상 복원 알고리즘에 대해 제안한다. 고해상도 원 영상의 윤곽선을 보존하기 위해 저해상도 영상의 국부 특성을 이용하여 시각함수를 정의하였고, MAP(Maximum A Posteriori) 추정 방식을 이용하여 국부적인 열화 정도(smoothness)를 조절하였다. 또한 가중치가 부여된 함수를 이용하여 원 고해상도 영상에 가능한 가까운 최적의 해를 찾기 위하여 반복기법을 사용하였으며, 열화 요소는 매 반복 단계마다 부분적으로 복원된 고해상도 영상으로부터 이용하였다. 제안된 방식의 성능을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose an adaptive MAP (Maximum A Posteriori) high-resolution image reconstruction algorithm using local statistics. In order to preserve the edge information of an original high-resolution image, a visibility function defined by local statistics of the low-resolution image is inc...

주제어

#High-resolution   #MAP   #Local statistic   #Visibility function   #Iterative technique  

참고문헌 (11)

  1. T. S. Huang Ed., Adavances in Computer Vision and Image Processing, JAI Press, 1984 

  2. S. P. Kim, N. K. Bose, and H. M. Valenzuela, 'Recursive Reconstruction of High Resolutioin Image From Noisy Undersampled Multiframes,' IEEE Trans. Signal Processing, vol. 38, pp. 1013-1027, June 1990 

    상세보기 crossref

  3. A. K. Jain, Fundamentals of Digital Image Processing, New York: Prentice-Hall, 1989 

  4. S. C. Park, M. K. Park, and M. G. Kang, 'Super-resolution image reconstruction: A Technical Overview,' IEEE Signal Processing Magazine, vol.20, no.3, pp.21-36, May 2003 

    상세보기 crossref

  5. A. N. Tikhonov and A. V. Gonchrsky, eds., Ill-Posed Problems in the Natural Science, MIP Pub., 1987 

  6. M. Bertero, T. A. Poggio, and V. Torre, 'Ill-posed problems in early vision,' IEEE Proceeding, vol.76, no.8, pp.869-889, Aug. 1988 

    상세보기 crossref

  7. A. J. Patti, M. I. Sezan, and A. M. Tekalp, 'High-Resolution Image Reconstruction from A Low-Resolution Image sequence in the Presence of Time-Varying Motion Blur,' IEEE Proceeding of International Conference on Image Processing, pp. 343-347, Nov. 1994 

  8. Y. Nakazawa, T. Saito, T. Komatsu, T. Skimori, and K. Aizawa, 'Two Approaches for Image Processing Based on High Resolution Image Acquisition,' IEEE Proceeding of International Conference on Image Processing, pp. 147-151, Nov. 1994 

  9. N. K. Bose, H. C. Kim, and N. Bose, 'Constrained total least squares computations for high resolution image reconstruction with multisensors,' Int. J. Imaging Syst. Tech., vol. 12, pp. 35-42, 2002 

    상세보기 crossref

  10. Michael Unser, Akram Aldroubi, and Murray Eden, 'B-Spline Signal Processing : Part I-Theory,' IEEE Trans. ASSP, vol. 41, no. 2. pp. 821-833, Feb. 1993 

    상세보기 crossref

  11. B. R. Schultz and F. K. Stevenson, 'A Bayesian Approach to Image Expansion for Improved Definition,' IEEE Trans. Image Processing, vol. 3, no. 3, pp. 996-1011, May 1994 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로