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임펄스와 가우시안 노이즈 제거를 위한 빠른영상 복원 알고리즘
응웬뚜안안(Tuan-Anh Nguyen),송원선(Won-Seon Song),응웬홍선(Hong-Son Nguyen),홍민철(Min-Cheol Hong) 대한전자공학회 2010 대한전자공학회 학술대회 Vol.2010 No.6
In this letter, we propose a spatially adaptive noise removal algorithm using local statistics. The proposed algorithm is consisted of two stages such as noise detection and removal. In order to solve the trade-off between the effective noise suppression and the over-smoothness of the reconstructed image, local statistics such as local maximum and the local weighted activity is defined. With the local statistics, the noise detection function is defined and a modified Gaussian filter is used to suppress the detected noise components. The experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.
응웬뚜안안(Nguyen Tuan-Anh),송원선(Song Wonseon),홍민철(Hong Min-Cheol) 한국방송·미디어공학회 2009 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2009 No.11
In this paper, we propose an adaptive noise detection and modified Gaussian removal algorithm using local statistics for impulse noise. In order to determine constraints for noise detection, the local mean, variance, and maximum values are used. In addition, a modified Gaussian filter that integrates the tuning parameter to remove the detected noises. Experimental results show that our method is significantly better than a number of existing techniques in terms of image restoration and noise detection.
응웬 뚜안안,김범수,홍민철,Nguyen, Tuan-Anh,Kim, Beomsu,Hong, Min-Cheol 한국전기전자학회 2014 전기전자학회논문지 Vol.18 No.4
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다. In this paper, a fast single image blind denoising algorithm is presented, where noise parameters are estimated by local statistics of an observed degraded image without a prior information about the additive noise. The estimated noise parameters are used to define the constraints on the noise detection which is coupled with the 1st-order Markov Random Field. In addition, an adaptive modified weighted Gaussian filter is introduced, where variable window sizes and weighting coefficients defined by the constraints are used to control the degree of the smoothness of the reconstructed image. The experimental results demonstrate the capability of the proposed algorithm. Please put the abstract of paper here.