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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 84 - 84 (1page)
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본 논문에서는 공간 및 분광 해상도 향상을 위해 다양한 환경에 강인한 영상 복원 기술은 다채널 영상 디컨볼루션 접근법에 대해 연구한다. 열화된 다중 프레임 또는 다중 채널 영상에서 원본 영상을 추정하는 과정인 다채널 디콘볼루션은 이미지 센서의 물리적 한계로 인한 공간 및 분광 열화 문제를 극복하는 것을 목표로 한다. 아티팩트에 의한 부작용을 최소화하면서 영상의 해상도를 향상시키기 위해서는 정규화 항과 데이터 충실도 항을 통해, 영상에 대한 사전 지식과 노이즈의 통계적 특성을 고려하여 목적 함수를 설계해야 한다. 이 전략은 영상 특성에 최적화된 목적 함수를 통해 초해상도 영상 복원, 크로스톡 보정 등 다양한 분야에 응용될 수 있다.
다채널 영상 디컨볼루션 방식을 적용하는 첫 번째 분야는 열화된 다중 프레임 깊이 영상을 이용한 초해상도 영상 복원이다. 대부분의 ToF 센서는 RGB 컬러 센서에 비해 제한된 공간 해상도를 갖는다. 이를 극복하기 위해, 먼저 ToF 깊이 영상의 통계적 특성을 분석하고 영상의 사전 지식을 고려하여, L1 데이터 충실도 및 total variation (TV) 정규화 모델에 기반한 초해상도 영상 복원을 위한 목적 함수를 설계한다. 이 접근 방식은 에지의 선명도를 유지하고 노이즈 증폭을 동시에 억제할 수 있다. 또한, TV 정규화 항과 L1 데이터 충실도 항으로 구성된 목적 함수를 최소화하기 위한 효율적인 최적화 방법을 제안한다. ... 전체 초록 보기
다채널 영상 디컨볼루션 방식을 적용하는 첫 번째 분야는 열화된 다중 프레임 깊이 영상을 이용한 초해상도 영상 복원이다. 대부분의 ToF 센서는 RGB 컬러 센서에 비해 제한된 공간 해상도를 갖는다. 이를 극복하기 위해, 먼저 ToF 깊이 영상의 통계적 특성을 분석하고 영상의 사전 지식을 고려하여, L1 데이터 충실도 및 total variation (TV) 정규화 모델에 기반한 초해상도 영상 복원을 위한 목적 함수를 설계한다. 이 접근 방식은 에지의 선명도를 유지하고 노이즈 증폭을 동시에 억제할 수 있다. 또한, TV 정규화 항과 L1 데이터 충실도 항으로 구성된 목적 함수를 최소화하기 위한 효율적인 최적화 방법을 제안한다. ... 전체 초록 보기
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