선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 있다. 상기와 같은 문제점은 영상 센서 측면에서 해결하고자 시도되었으나 광범위한 영상 왜곡 현상을 극복하기에는 어려움이 있었다 이와 같은 어려움을 극복하기 위해 본 논문에서는 위의 문제점들을 영상 신호처리 측면에서 해결하고자 하며, 획득된 영상을 인지하여 영상 센서, 자연 환경 및 인위적인 환경에 기인한 영상 왜곡 및 한계를 극복하는 저연산량의 노이즈 검출 및 제거 필터에 대해 제안하고자 한다.
- 이와 같은 기존의 방식들은 영상 전체에 대하여 균일하게 적용되어 노이즈와 노이즈가 섞이지 않은 화소 전체에 적용하고, 그 결과 윤곽선과 시각적으로 중요한 정보를 동시에 열화시키는 단점이 있다风-〔이. 따라서 본 논문에서는 획득된 영상의 국부 통계 특성을 이용하여 저연산량의 노이즈 검출 필터로 훼손된 영상의 노이즈를 검출하고 국부 통계 특성과 인간 시각 시스템 특성을 이용한 일반화된 Gaussian 노이즈 제거 필터에 대해 제안한다. 본 논문은 다음과 같이 구성된다.
- 이러한 이유로 첨부 노이즈의 국부 또는 전역 특성이 비 가우시안 분포를 갖는 경우 노이즈 필터링 된 결과는 심각한 열화 현상을 초래할 수 있다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상의 통계 특성을 이용하고자 한다.
- 본 논문에는 첨부 노이즈에 대한 사전 정보 없이 국부 통계 특성어). 따라 적응적으로 첨부 노이즈를 검출하고 제거하는 적응 노이즈 검출 및 제거 방식에 대해 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 객관적, 주관적의 성능을 확인할 수 있었다.
- 본 절에서는 제안된 국부 통계 특성을 이용한 노이즈 검출과 인간 시각 특성이 반영된 일반화된 Gaussian 노이즈 제거 필터에 대해 살펴본다.
- 본 논문에서는 다양한 영상과 해상도에 대해 실험하였다. 그 중 256X256 크기의 "Lena", "Cameraman" 및 "Bird" 영상에 10[dB], 20[dB] 및 30[dB] Gaussian noise-1- 첨부한 영상과 CCD 카메라로부터 획득된 영상에 대한 결과를 기술한다.
가설 설정
- 이러한 훼손된 영상들로부터 원 영상과 가까운 영상들로 복원시키기 위해 영상 내 주요 정보들을 손상시키지 않으면서 효과적으로 노이즈를 제거하는 기법 개발이 요구된다. 기존의 노이즈 제거 방식은 인간의 시각이 비선형적인 특성을 고려하지 않고 첨부 노이즈가 가우시안 분포를 가지고 있다는 가정 하에서 이루어졌다. 이러한 이유로 첨부 노이즈의 국부 또는 전역 특성이 비 가우시안 분포를 갖는 경우 노이즈 필터링 된 결과는 심각한 열화 현상을 초래할 수 있다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.