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대한전자공학회 전자공학회논문지-SP 전자공학회논문지 SP편 제43권 제5호
발행연도
2006.9
수록면
52 - 61 (10page)

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영상 및 신호 처리 분야에 일반적으로 사용되는 직교 웨이블릿 변환은 천이에 대한 민감성과 방향성에 대한 선택도가 떨어지기 때문에 성능에 한계를 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 복소수 웨이블릿 변환이 사용되고 있다. 본 논문에서는 이중 트리 복소수 웨이블릿과 베르누이-가우스 사전 확률분포를 이용한 효과적인 영상 잡음 제거 방법을 제안하고자 한다. 베르누이-가우스 모델에 대한 파라미터를 추정하기 위해 본 논문에서는 두 가지의 간단하고 반복적이지 않은 방법을 제안한다. 베르누이 랜덤 변수로 표현되는 혼합 파라미터를 추정하기 위해서는 가설-검증 기법을 사용한다. 추정된 혼합 파라미터를 이용하여 신호의 분산은 MGML(maximum generalized marginal likelihood) 추정기를 통하여 추정된다. 복소수 웨이블릿 변환을 사용하여 제안 방법과 알려진 잡음 제거 기법과 비교 실험을 수행하였다. 실험결과를 통해 제안 방법이 적은 계산량으로 고주파 성분이 많은 영상에 대하여 우수한 잡음 제거 결과를 나타냄을 알 수 있다.
#복소수 웨이블릿 #베이즈 추정법 #잡음 제거 #베르누이-가우스 모델 #가설-검증 문제

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 복소수 웨이블릿 변환
Ⅲ. 베르누이-가우스 사전 확률 모델에 대한 베이즈 추정법
Ⅳ. 파라미터 추정
Ⅴ. 모의실험
Ⅵ. 결론
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