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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김용 (LIG넥스원) 유필훈 (LIG넥스원) 김다솔 (LIG넥스원)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제17권 제8호
발행연도
2014.8
수록면
923 - 936 (14page)

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Images can be contaminated with different types of noise, for different reasons. The neighborhood averaging and smoothing by image averaging are the classical image processing techniques for noise removal. The classical spatial filtering refers to the aggregate of pixels composing an image and operating directly on these pixels. To reduce or remove effectively noise in image sequences, it usually needs to use noise reduction filter based on space or time domain such as method of spatial or temporal filter. However, the method of spatial filter can generally cause that signals of objects as the target are also blurred. In this paper, we propose temporal filter using the piece-wise quadratic function model and enhancement algorithm of image quality for the performance improvement of target detection and tracking by heterogeneous noise reduction. Image tracking simulation that utilizes real IIR(Imaging Infra-Red) images is employed to evaluate the performance of the proposed image processing algorithm.
#Noise Reduction #Spatial Filter #Temporal Filter #Resolution Enhancement #Image Sharpening

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 기존 이론
3. 제안한 방법
4. 실험결과 및 고찰
5. 결론
REFERENCE

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
홍성훈 / 2002 / 시공간 3차원 결합 잡음제거 필터 / 멀티미디어학회논문지 5(2):147~157 dbpia R.C. Gonzalez / 2004 / Digital Image Processing using MATLAB / Prentice Hall google schola S. Daniel / 1994 / Spatial Filtering for Speckle Reduction, Contrast Enhancement, and Texture Analysis of GLORIA Images / IEEE Journal of Oceanic Engineering 19(4):563~576 google schola T. Loupas / 1989 / An Adaptive Weighted Median Filter for Speckle Suppression in Medical Ultrasonic Images / IEEE Transactions on Circuits and Systems 36(1):129~135 google schola S.D Deshpande / 1999 / Max-mean and Max-median Filters for Detection of Small Targets / Proceeding of SPIE Signal and Data Processing of Small Targets 3809:74~83 google schola

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