초록 ▼

영상복원 단계를 거치지 않는 영상처리는 생각하기 힘들다. 따라서 지난 20여년간 수없이 많은 연구가 영상복원 분야에서 이루어져 왔다. 그러나, 현재까지도 모든 종류의 영상열화에 적용시킬 수 있는 전천후 영상복원 방법은 발표되어 있지 않다. 그 이유는 주어진 영상을 한가지 특성만을 가진 모델로 가정하는 점에 있었다고 판단된다. 본 연구에서는 주어진 영상을 특성별로 분할하여 각 분할 영상마다 지식기반을 가진 전문가 시스템에 의한 최적 방법을 선택하여 적용시킴으로써 기존의 문제점을 해결하는 키로 삼았다. 나타난 결과는

영상복원 단계를 거치지 않는 영상처리는 생각하기 힘들다. 따라서 지난 20여년간 수없이 많은 연구가 영상복원 분야에서 이루어져 왔다. 그러나, 현재까지도 모든 종류의 영상열화에 적용시킬 수 있는 전천후 영상복원 방법은 발표되어 있지 않다. 그 이유는 주어진 영상을 한가지 특성만을 가진 모델로 가정하는 점에 있었다고 판단된다. 본 연구에서는 주어진 영상을 특성별로 분할하여 각 분할 영상마다 지식기반을 가진 전문가 시스템에 의한 최적 방법을 선택하여 적용시킴으로써 기존의 문제점을 해결하는 키로 삼았다. 나타난 결과는 그 오차값에 있어서 기존방법보다 우수하였고 영상분활에 의한 적응성이라는 부수적인 효과도 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안된 전문가시스템의 장점을 네가지든다면 1. 다양한 종류의 영상에 폭넓게 적용시킬 수 있는 복원방법의 만능성, 2. 분할영상을 다툼으로 인한 효율적 계산, 3. 시스템의 단위화로 인한 확장의 용이성, 4.기존방법들 보다 적은 오차를 갖는 보다 나은 성능을 들 수 있다.

Abstract ▼

It is probably safe to say that there is no image processing that does not involve image restoration. Accordingly, extensive research has been reported during the last two decades. There is, however, no general image restoration method available. Although numerous image restoration methods has been

It is probably safe to say that there is no image processing that does not involve image restoration. Accordingly, extensive research has been reported during the last two decades. There is, however, no general image restoration method available. Although numerous image restoration methods has been reported, non of the methods can handle all the kinds of degradation the subiect image probably suffer. In this research, we segment the image into a number of homogeneous regions and apply a different restoration method for each of the regions with the help of the proposed expert system. The merits of our segment-oriented knowledge-based image restoration methods are fourhold: l.versatility, 2.computational efficiency, 3.modulaity, and 4. better performance.

목차 Contents

• 1. Introduction...7
• 2. The Science of Digital Image Restoration...13
• 3. Hierarchical Classification of Image Restoration Methods...25
• 4. Image Restoration Using a Knowledge System...28
• 5. Experiments...50
• 6. Conclusions and Suggestions...74