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저널정보
한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제12권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
35 - 45 (11page)

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To resolve the problems of Poisson/impulse noise, blurriness, and sharpness in degraded X-ray images, a novel and efficient enhancement algorithm based on X-ray image fusion using a discrete wavelet transform is proposed in this paper. The proposed algorithm consists of two basics. First, it applies the techniques of boundary division to detect Poisson and impulse noise corrupted pixels and then uses the Wiener filter approach to restore those corrupted pixels. Second, it applies the sharpening technique to the same degraded X-ray image. Thus, it has two source X-ray images, which individually preserve the enhancement effects. The details and approximations of these sources X-ray images are fused via different fusion rules in the wavelet domain. The results of the experiment show that the proposed algorithm successfully combines the merits of the Wiener filter and sharpening and achieves a significant proficiency in the enhancement of degraded X-ray images exhibiting Poisson noise, blurriness, and edge details.
#Image Enhancement #Image Fusion #Poisson/Impulse Noise #Sharpening #Wavelet Transform

목차

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참고문헌 (19)

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Z. Zhang / 1999 / A categorization of multiscale-decomposition-based image fusion schemes with a performance study for a digital camera application / Proceeding of IEEE 87(8):1315~1326 google schola V. Petrovic / 2007 / Objectively adaptive image fusion / Information Fusion 8(2):168~176 google schola G. Pajares / 2004 / A wavelet-based image fusion tutorial / Pattern Recognition 37(9):1855~1872 google schola S. U. Khan / 2013 / A novel noise removal technique of X-ray carry-on luggage for detection of contraband/illicit object(s) / International Journal of Engineering and Advance Technology 2(3):94~99 google schola S. G. Mallat / 1989 / A theory for multi-resolution signal decomposition : the wavelet representation / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 11(7):674~693 google schola

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