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영상 분할을 통한 Richardson-Lucy 디컨벌루션 개선 알고리듬
An Image Segmentation Method for Richardson-Lucy Deconvolution Algorithm Improvement 원문보기

한국방송공학회 2015년도 추계학술대회, 2015 Nov. 06, 2015년, pp.114 - 117  

김정환 (한양대학교 공과대학 융합전자공학부) ,  박대준 (한양대학교 공과대학 융합전자공학부) ,  정제창 (한양대학교 공과대학 융합전자공학부)

초록
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본 논문에서는 Non-blind 디컨벌루션 알고리듬 중 하나인 Richardson-Lucy(RL) 디컨벌루션을 영상 분할을 통해 성능을 향상시킨 알고리듬을 제안한다. RL 디컨벌루션은 영상의 크기가 커질수록 연산 양이 크게 증가한다. 따라서 크기가 큰 영상의 RL 디컨벌루션은 계산에 많은 시간을 필요로 한다. 이를 개선하기 위하여 영상을 적절한 크기로 분할하여 각각 RL 디컨벌루션을 계산한다. 또한 분할 시 생기는 왜곡을 줄이기 위해 리플 제거를 위한 알고리듬을 추가한다. 이를 통해 기존의 알고리듬보다 연산 양을 줄여 빠른 RL 디컨벌루션이 가능하도록 개선한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 따라서 RL 디컨벌루션을 이용하면 즉각적으로 결과를 도출할 수 없다. 그렇기에 본 논문에서 영상 분할을 적용하여 속도 개선을 하는 알고리듬을 제안한다.
  • 본 논문에서는 RL 디컨벌루션의 연산 양을 줄이기 위하여 영상 분할 알고리듬과 리플 제거 알고리듬을 추가하였다. 그 결과 영상의 손상 없이 연산 속도를 개선할 수 있었다.
  • 여기에 위에서 언급한 패딩을 적용하게 되면 연산의 수는 더 증가하게 된다. 본 논문은 이 문제점에 주목하여 영상 분할 알고리듬을 적용한 개선된 알고리듬을 제안한다.
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