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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2016.10
- 수록면
- 69 - 76 (8page)
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본 논문에서는 변환 영역에서 non-local means (NL-means) 방법을 이용한 효율적인 영상 잡음 제거 기법을 제안한다. 먼저 고전적인 영상 잡음 제거 기법에서부터 최근 연구되고 있는 영상 잡음 제거 기법에 대한 리뷰를 서술하고 우수한 성능을 보이는 잡음 제거 기법인 NL-means 방법을 이용한 영상 잡음 제거 기법에 대한 성능을 분석한다. NL-means 기법의 가중치를 DCT 및 LiftLT 변환 영역에서 일부 계수만을 이용하여 계산함으로써 NL-means 기법을 효율적으로 구현하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 계산량을 줄여서 영상 잡음을 효율적으로 제거할 수 있을 뿐만 아니라 변환 영역에서 영상의 특성을 효율적으로 이용하여 잡음 제거시 성능을 향상시킨다. 또한 제안하는 기법은 변환 영역에서 영상의 잡음 제거와 해상도 향상을 동시에 수행할 때 효율적으로 적용할 수 있는 장점이 있다. 모의 실험을 통하여 제안하는 방법이 우수한 성능을 보이는 것을 입증한다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 영상 잡음 제거 기법
Ⅲ. 변환 영역에서 계수 계산을 이용한 NL-means 기법
Ⅳ. 성능 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
[학술대회논문] - M. C. Motwani / 2004 / Survey of image denoising techniques / Proc. of Global Signal Processing Expo and Conference (GSPx) 2004
[학술지(정기간행물)] - J. Portilla / 2003 / Image denoising using scale mixtures of gaussian in the wavelet domain / IEEE Trans. on Image Processing 12 (11) : 1338 ~ 1351
[학술지(정기간행물)] - M. Zhang / 2008 / Multiresolution bilateral filtering for image denoising / IEEE Trans. on Image Processing 17 (12) : 2324 ~ 2333
[학술지(정기간행물)] - K. Dabov / 2007 / Image denoising by sparse 3-D transform domain collaborative filtering / IEEE Trans. on Image Processing 16 (8) : 2080 ~ 2095
[학술대회논문] - A. Buades / 2005 / A non-local algorithm for image denoising / Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition 2005 (CVPR 2005) : 60 ~ 65
[학술지(정기간행물)] - J. Portilla / 2003 / Image denoising using scale mixtures of gaussian in the wavelet domain / IEEE Trans. on Image Processing 12 (11) : 1338 ~ 1351
[학술지(정기간행물)] - M. Zhang / 2008 / Multiresolution bilateral filtering for image denoising / IEEE Trans. on Image Processing 17 (12) : 2324 ~ 2333
[학술지(정기간행물)] - K. Dabov / 2007 / Image denoising by sparse 3-D transform domain collaborative filtering / IEEE Trans. on Image Processing 16 (8) : 2080 ~ 2095
[학술대회논문] - A. Buades / 2005 / A non-local algorithm for image denoising / Proc. of Computer Vision and Pattern Recognition 2005 (CVPR 2005) : 60 ~ 65
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