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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제4호
발행연도
1997.4
수록면
432 - 442 (11page)

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영상이 복원될 때 가장 어려운 문제 중의 하나가 특징의 불연속을 처리하는 것이다. 만일 영상의 분할 결과를 가지고 있다면 영상 복원은 상대적으로 쉬울 것이다. 영상 분할 과정에서 가장 잘 아려진 어려운 점 중의 하나가 잡음을 처리하는 것이다. 만일 입력 영상이 복원되어 모든 잡음이 제거되어 있다면 좀 더 좋은 영상 분할 결과를 얻을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 계층적 MRF 모델에 기반하여 영상 분할과 영상 복원을 동시에 수행하는 알고리즘을 제안한다.
분할 과정과 복원 과정의 상호 의존성을 이용하기 위하여 두 과정은 매 반복에 서로 정보를 교환하고 다른 과정이 좀더 나은 결정을 할 수 있도록 도와준다.
많은 영상 처리 알고리즘들이 잡음의 정도나 quantization 레벨 수의 변화같은 영상의 조건이 바뀌면 새로운 값으로 조정되어야하는 파라미터들을 가지고 있다. 제안된 알고리즘은 입력 영상에서 간단한 특징을 추출하여 공식에 포함되어있는 파라미터들을 자동으로 조정하여준다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. MRF를 이용한 영상의 모델

3. 최적화 과정

4. 파라미터의 자동 결정

5. 실험 결과

6. 결론

참고문헌

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