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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 저널정보
- 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 ICEIC 2017 International Conference on Electronics, Information, and Communication
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 788 - 793 (6page)
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Due to massive image frames to process, the problem of memory overload is a critical issue when we estimate temporal noise characteristics of high-resolution image sensors. This paper presents a solution to resolve the problem of memory overload in a measurement system, especially when automatic segmentation of non-uniform targets (ASNT) methods are employed to estimate the temporal noise characteristics.
We propose a novel technique that recursively calculates the sum of squared deviation to estimate the standard-deviation of pixel values over massive image frames without storing the whole input image frames. We have shown that the performance of the temporal noise estimation using the proposed recursive equation is identical to that using the conventional non-recursive equation. We have also confirmed that estimation errors of the both equations using two ASNT methods each are perfectly zero. Experimental results show that the problem of memory overload can be completely resolved by the proposed equation in terms of accuracy and computational efficiency.
We propose a novel technique that recursively calculates the sum of squared deviation to estimate the standard-deviation of pixel values over massive image frames without storing the whole input image frames. We have shown that the performance of the temporal noise estimation using the proposed recursive equation is identical to that using the conventional non-recursive equation. We have also confirmed that estimation errors of the both equations using two ASNT methods each are perfectly zero. Experimental results show that the problem of memory overload can be completely resolved by the proposed equation in terms of accuracy and computational efficiency.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Temporal noise estimation
3. Analysis of variance estimation
4. Experimental setup and implementation of the two ASNT methods
5. Performance evaluation
6. Conclusion
References
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