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NTIS 바로가기한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.12 no.5, 2012년, pp.205 - 211
김승종 (한양여자대학교 컴퓨터정보과)
By using an adaptive threshold and weight based on the wavelet transform and Haar transform, a novel image enhancement algorithm is proposed. First, a medical image was decomposed with wavelet transform and all high-frequency sub-images were decomposed with Haar transform. Secondly, noise in the fre...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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영상의 웨이블릿 변환은 무엇을 통해 얻을 수 있는가? | 영상과 같은 2차원 신호는 그림 2와 같이 행(row) 및 열(column) 방향의 필터링을 통해 웨이블릿 분해영상을 얻을 수 있다. 영상의 웨이블릿 변환은 QMF(Quadrature Mirror Filter)를 통해 얻을 수 있으며, h0 와 h1은 웨이블릿 분해를 위한 저역 및 고역 통과 필터이고 g0과 g1은 합성을 위한 저역 및 고역 통과 필터들이다. 영상을 웨이블릿 변환하게 되면 서로 다른 단계의 다중 해상도 부 영상들을 얻을 수 있다. | |
의료영상의 화질을 개선하는 기법은 어떤 기법들이 연구되었는가? | 의료영상의 화질을 개선하는 주목적은 낮은 명암 대비를 갖는 영상을 개선하는 것과 많은 잡음이 추가된 영상에서 잡음을 제거하는 것이다. 의료영상의 화질을 개선하는 기법은 주로 히스토그램 평활(Histogram Equalization), 히스토그램 스트레칭(Histogram Stretching) 등과 같은 공간영역에서 화소 값을 변환하는 방법과 푸리에 변환(Fourier Transform)이나 웨이블릿 변환(Wavelet Transform) 등과 같은 주파수 영역에서 처리하는 방법이 많이 연구되었다. 특히 주파수영역에서의 연구는 대부분 웨이블릿 변환을 이용하는 것에 초점이 맞추어져 있다. | |
Haar 웨이블릿 기저가 고주파 부 밴드의 디테일 특성을 해석하는데 가장 보편적으로 사용되는 웨이블릿 기저인 이유는 무엇인가? | Haar 웨이블릿은 기저함수의 모양이 단순하기 때문에 간단하며, 시간 정보에 대한 해석이 용이하다. 또한 평균 변화에 대해 좋은 성능을 나타내므로 고주파 부 밴드의 디테일 특성을 해석하는 데, 가장 보편적으로 사용되는 웨이블릿 기저이다. Haar 웨이블릿 기저를 사용하는 변환을 “Haar wavelet transform"이라고 한다. |
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