영상의 이진화평면 분해에 기반한 확장된 블록매칭 잡음제거

복거철

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 복거철 (배재대학교)

저널정보: 한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제12권 제3호

발행연도: 2019.6

수록면: 321 - 326 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

블록매칭을 이용한 잡음제거 방법은 영상 내의 이웃하는 블록들이 서로 비슷한 특질을 가지고 있다는 실험적 관찰에 기반한 방법으로서 잡음제거에 있어서 우수한 성능을 보인다. 그러나 블록매칭 잡음제거 방법은 유사한 블록을 찾고 수집하는 작업이 영상 내의 이웃 블록들을 대상으로 이루어지며 참조블록의 특질은 유사한 블록을 찾는 목적 외에는 사용되지 않는다. 따라서 가우스분포 상의 이상치(outlier)가 존재할 때 잡음제거 성능은 그 값의 영향을 받을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 잡음에 오염된 영상을 이진화평면으로 분해하여 각 블록의 참 화소값의 범위를 추정하고 이를 근거로 이상치 값을 추정된 참 화소값의 범위내의 값으로 대치하는 방법을 통해 확장된 블록매칭 기법을 제안한다. 전통적인 가우시안 필터는 잡음제거 대상이 되는 화소와 이웃하는 화소들의 값을 모두 계산에 적용하므로 영상의 세부적인 특질이 보존되지 않는 단점이 있는데 이를 극복하기 위해 이진화평면을 구성하여 해당 화소의 참값 범위를 추정한 후 그 범위 안에 속하는 화소값만을 이용하여 잡음제거를 하므로 세부적인 특질이 보존될 수 있는 장점이 있다. 가우시안 필터의 장점과 블록매칭의 장점을 융합하는 방법을 통해 성능 향상을 꾀할 수 있을 것으로 예상되며 실제로 잡음이 추가된 다양한 영상을 통해 실험을 한 결과 잡음제거의 성능을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.

#Block Matching #Collaborative Filtering #Denoising #Gaussian Filter #Gaussian Noise #Non-Local Mean Filter

참고문헌 (7)

참고문헌 신청

K Dabov / 2007 / Image Denoising by Sparse 3-D Transform-domain Collaborative Filtering / IEEE Transactions on Image Processing 16(8):2080~2095

M. Lebrun / 2012 / An Analysis and Implementation of the BM3D Image Denoising Method / Image Processing On Line 2:175~213

D. Yang / 2018 / BM3D-Net : A Convolutional Neural Network for Transform-Domain Collaborative Filtering / IEEE Sig. Proc. Letters 25(1):55~59

M. Hasan / 2018 / Improved BM3D Image Denoising Using SSIM-optimized Wiener Filter / EURASIP Journal on Image and Video Processing 2018(25)

Y. Hou1 / 2018 / Image Denoising with Morphology-an Size-adaptive Block-matching Transform Domain Filtering / EURASIP Journal on Image and Video Processing 2018(59)

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

복거철

소속기관 배재대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 5 이용수 452

이 논문과 함께 이용한 논문

내부마케팅과 심리적자본이 고객지향성과 혁신행동에 미치는 영향

정은숙 , 김규배 인적자원개발연구 2019 .06

노인 우울증 환자에서 Aripiprazole과 Bupropion 부가요법의 효과 및 안전성 비교 : 사후분석연구

조소혜 , 천은진 , 이광헌 외 5명 생물치료정신의학 2019 .06

Reliability-security Tradeoff Analysis of a Cooperative Cognitive Radio Network under an Eavesdropping Attack

Tam-Thanh Pham , Anh-Tuan Dinh , Hong-Ha T 외 2명 IEIE Transactions on Smart Processing & Computing 2019 .06

미혼 보육교사의 직무스트레스와 직무만족 간의 관계에서 역량강화지원의 조절효과

최지훈 , 안선희 가정과삶의질연구 2019 .06

초·중학생 ICT 리터러시 수준 변화 비교 : 검사 연계화를 중심으로

이문수 , 김종민 , 김건섭 교육과학연구 2019 .06

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-569-000916646

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (7)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)