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
- 하지만 베이어 패턴 컬러 필터에서 획득한 영상은 모자이크 데이터로서 기존의 잡음 제거 알고리즘으로는 영상의 경계(edge)등의 고주파를 효과적으로 보존하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 컬러 필터 배열 영상에서의 경계의 방향을 고려한 잡음 제거 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 컬러 패턴 배열 영상에 바로 적용되는 것이며 방향을 고려하여 잡음을 제거된 Bayer CFA 영상을 획득하는 것이다.
- 는 획득된 CFA 영상에서의 각각 채널 값으로 열화된 영상(noisy image)을 의미하며 I는 얻고자 하는 원본영상(noise-free signal)을 의미하고, η는 화이트 가우시안 노이즈(Additive white Gaussian noise)를 의미한다. 본 논문에서는 이러한 가정을 바탕으로 하여 획득된 Bayer CFA영상에서 방향성을 고려하여 잡음을 효과적으로 제거하는 것을 목표로 한다.
가설 설정
- 그림 1은 제안되는 CFA 영상에서의 잡음제거 알고리즘의 전체적인 블록도이다. 일반적인 센서의 잡음은 가우시안 잡음( Gaussian noise )의 특성을 가지기 때문에 획득된 Bayer CFA 영상은 가우시안 잡음을 가정한다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.