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NTIS 바로가기Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.8, 2014년, pp.87 - 96
채은정 (중앙대학교 첨단영상대학원) , 이은성 (중앙대학교 첨단영상대학원) , 정혜진 (중앙대학교 첨단영상대학원) , 백준기 (중앙대학교 첨단영상대학원)
In this paper, we propose a directionally adaptive aliasing and noise removal using dictionary learning based on space-frequency analysis. The proposed aliasing and noise removal algorithm consists of two modules; i) aliasing and noise detection using dictionary learning and analysis of frequency ch...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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디지털 영상에서 에일리어싱 현상은 어떤 문제를 일으키는가? | 그러나 샘플링 과정에서 고주파 성분이 조밀하게 존재하는 영역에서는 주파수 간의 겹침 현상으로 새로운 주파수 성분이 발생하는 에일리어싱(aliasing) 현상이 발생한다. 이러한 에일리어싱 현상은 영상의 화질을 크게 저하시켜서 정량적인 지표를 나쁘게 하는 동시에 반복되는 고주파 성분들로 인하여 눈의 피로를 증가시켜서 주관적이고 감성적인 화질 평가에도 나쁜 영향을 준다. 최근에는 디지털 카메라 및 캠코더 등과 같은 디지털 영상 입력 장치의 대중화와 함께 고해상도, 고화질 영상을 획득할 수 있는 기술에 대한 수요가 증가함에 따라서 에일리어싱을 제거하는 방법에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다[1~2]. | |
효과적인 에일리어싱 제거를 위해 충족시켜야 할 세 가지 요소는 무엇인가? | 효과적인 에일리어싱 제거는 다음과 같은 세 가지 요소를 만족시켜야 한다: i) 반복되는 에지나 패턴 등과 같은 고주파 신호의 주파수 중첩으로 발생하는 새로운 주기 신호들이 충분히 억제되어야 하고, ii) 에일리어싱을 제거하면서 영상의 주요 성분들의 손실과 부작용(artifact)의 발생을 최소화되고, iii) 잡음이 포함된 영상에서도 에일리어싱 추정이 가능한 동시에 잡음이 제거되어야 한다. | |
디지털 영상의 샘플링 과정에서 어떤 문제가 발생하는가? | 디지털 영상은 일반적으로 렌즈를 통하여 들어오는 빛을 집적하여 디지털화하는 샘플링 과정을 수행하게 된다. 그러나 샘플링 과정에서 고주파 성분이 조밀하게 존재하는 영역에서는 주파수 간의 겹침 현상으로 새로운 주파수 성분이 발생하는 에일리어싱(aliasing) 현상이 발생한다. 이러한 에일리어싱 현상은 영상의 화질을 크게 저하시켜서 정량적인 지표를 나쁘게 하는 동시에 반복되는 고주파 성분들로 인하여 눈의 피로를 증가시켜서 주관적이고 감성적인 화질 평가에도 나쁜 영향을 준다. |
P. Vandewalle, S. Susstrunk, and M. Vetterli, "A Frequency domain approach to registration of aliased images with application to super-resolution," EURASIP Journal on Applied Signal Processing, vol. 2006, pp. 1-14, 2006.
G. C. K. Abhayaratne, "Reducing aliasing in wavelets based downsampling for improved resolution scalability," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, vol. 2, pp. 898-901, September 2005.
A. Mammen, "Rendering: Transparency and antialiasing algorithms implemented with the virtual pixel maps techniques," IEEE Computer Graphics and Application, vol. 9, no. 4, pp. 43-55, July 1989.
S. Martucci, "Image resizing in the discrete cosine transform domain," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, vol. 2, pp. 244-247, October 1995.
J. Gan and D. Taubman, "A content-adaptive wavelet-like transform for aliasing suppression in image and video compression," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, pp. 3821-3824, November 2009.
J. Gan and D. Taubman, "Non-separable wavelet-like lifting structure for image and video compression with aliasing suppression," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, vol. 6, pp. 65-68, October 2007.
B. Coulange and L. Moisan, "An aliasing detection algorithm based on suspicious colocalizations of fourier coefficients," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, pp. 2013-2016, September 2010.
L. Yang and P. Sander, "Antialiasing Recovery," Journal ACM Transaction on Graphics, vol. 30, no. 3, pp. 1-9, May 2011.
M. Aharon, M. Elad, and A. Bruckstein, "K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation," IEEE Transaction on Signal Processing, vol. 54, no. 11, pp. 4311-4322, November 2006.
B. Munch, P. Trtik, F. Marone, and M. Stampanoni, "Stripe and ring artifact removal with combined wavelet-Fourier filtering," Optics Express, vol. 17, no. 10, pp. 8567-8591, May 2009.
C. Parameswariah and M. Cox, "Frequency characteristics of wavelets," IEEE Transactions on Power Delivery, vol. 17, no. 3, pp. 800-804, July 2002.
O. Rioul and M. Vetterli, "Wavelets and signal processing," IEEE Signal Processing Magazine, vol. 8, no. 4, pp. 14-38, October 1991.
A. Ovanesova and L. Suarez, "Applications of wavelet transforms to damage detection in frame structures," Engineering Structures, vol. 26, no. 1, pp. 39-49, January 2004.
S. Kim, W. Kang, E. Lee and J. Paik, "Wavelet-domain color image enhancement using filtered directional bases and frequency-adaptive shrinkage," IEEE Transactions on Consumer Electronics, vol. 56, no. 2, pp. 1063-1070, May 2010.
E. Lee, W. Kang, S. Kim, and J. Paik, "Image enhancement using adaptive region-based histogram equlization for multiple color-filter aperture system," Journal of the Institute of Electronics and Information Enginneers, vol. 48, no. 2, pp. 65-73, March 2011.
R. Gonzales and R. Woods, Digital image processing, 2nd ed., Prentice Hall, 2001.
T. Xiao, S. Hu, and Y. Xiao, "2-D Hybrid Wavelet-Fourier Transformation," Proc. International Conference on Signal Processing, vol. 1, pp. 109-111, November 2006.
K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, and K. Egiazarian, "Image denoising with block-matching and 3D filtering," Proc. SPIE Electronics Imaging, no. 6064A-30, January 2006.
P. Chatterjee, and Peyman Milanfar, "Patch-Based Near-Optimal Image Denoising," IEEE Transactions on Image Processing, vol.21, no.4, April 2012.
G. Abhayaratne, "Reducing aliasing in wavelets based downsampling for improved resolution scalability," Proc. IEEE International Conference on Image Processing, vol. 2, pp. 898-901, September 2005.
A. Buades, C. Bartomeu, and M. Jean-Michel, "A non-local algorithm for image denoising," Proc. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 60-65, Jun 2005.
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