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측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.
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Y. Chen / 2017 / Analyze the sonar image according to the frequency and altitude of side scan sonar :308
M. Moszynski / 2002 / Increasing the accuracy of time-varied-gain in digital echosounders / Acta Acustica United with Acustica 88:814~817
M. Aharon / 2006 / The {K-SVD}: An algorithm for designing of overcomplete dictionaries for sparse representations / IEEE Trans. Signal Process. 54:4311~4322
W. Dong / 2011 / Sparsity-based image denoising via dictionary learning and structural clustering / Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. :457~464
J. Lv / 2015 / Image laplace denoising based on sparse representation / International Conference on Computational Intelligence and Communication Networks :373~377
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M. Aharon / 2006 / The {K-SVD}: An algorithm for designing of overcomplete dictionaries for sparse representations / IEEE Trans. Signal Process. 54:4311~4322
W. Dong / 2011 / Sparsity-based image denoising via dictionary learning and structural clustering / Proc. IEEE Comput. Soc. Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. :457~464
J. Lv / 2015 / Image laplace denoising based on sparse representation / International Conference on Computational Intelligence and Communication Networks :373~377
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