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문제 정의
- 반면, (c)와 같은 매우 가는 선이 있을 경우에는 선이 곧 에지가 되고, 이는 픽셀 값 차이가 작은 영역에 해당한다. 따라서 본 논문에서는 블록 특성을 분류하고, 각 특성에 맞는 {xj} 결정 방법을 제안한다.
- 따라서 CS를 이용한 고속 영상화에서 얻은 영상에는 왜곡이 포함된다. 본 논문에서는 CS 기반의 고속 영상화에서, 기존 방법과 동일한 수의 데이터를 측정하면서 향상된 품질의 영상을 복원할 수 있는 새로운 CS 기술을 제안한다.
- 본 논문에서는 기존 CS 기반의 고속 영상화 방법에 비하여 향상된 품질의 영상을 얻기 위한 적응적 CS 방법을 제안하고 이를 위하여 영상 특성에 적응적으로 데이터 측정 위치를 구하는 방법을 개발하였다. 제안한 방법은 첫 스캔에서 랜덤 위치의 데이터를 측정하여 영상에 대한 대략적인 특성을 얻고, 이를 기반으로 적응적 측정 위치를 결정한 후, 두 번째 스캔에서 해당 위치의 데이터를 측정한다.
- 이와 같은 배경에 따라 본 논문에서는 기존 CS에 비하여 우수한 품질의 영상을 복원하기 위하여 물체 특성에 따라 적응적으로 데이터 측정 위치를 결정하는 적응적 CS (adaptive compressed sensing)을 제안하고, 물체의 특성을 분석하여 데이터 측정 위치를 적응적으로 결정하는 방법을 개발한다. 제안한 방법은 기존 CS 기반의 영상 시스템에서 데이터 측정 위치만 변경하므로 기존의 측정 및 복원 장치에 그대로 적용될 수 있다.
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