Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference (한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집)
- 1999.11b
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- Pages.99-104
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- 1999
Estimation of Motion-Blur Parameters Based on Stochastic Peak-Trace Algorithm
확률적 극점자취방법을 통한 움직임열화가 발생한 영상에서의 파라메터 추출
Abstract
영상을 획득하는 과정에 있어, 영상획득 장치 또는 피사체의 흔들림으로 인해 발생되는 움직임 열화(motion-blur)현상은 영상의 선명도를 크게 떨어뜨리는 주된 원인이 된다. 손상된 영상은 그 영상자체로부터 움직임의 각도와 길이를 추출 함으로서 복원될 수 있다. 본 논문에서는 움직임 열화의 각도와 길이를 추정하기 위한 방법 중, 본 저자가 제안 했던 극점자취방법에, 확률적인 개념을 적용한 새로운 확률적 극점자취 방법을 소개한다. 기존의 방법은 신호지배영역이 올바로 지정되지 않았을 경우, 오차를 수반하기도 한다. 이러한 문제를 해결 하기 위해, 본 연구에서는 maximum likelihood(ML) 분류방법을 이용해 적절하지 않은 극점자취점의 영향을 선택적으로 작게 하여, 신호지배 영역의 설정 없이, 저주파 영역에서의 올른 극점자취의 검출이 가능하도록 하였다. 또한, Auto-regressive(Ah) 모델을 이용한 선형예측방법을 통해 극점 검출과정에서 불규칙하게 발생하는 특이점들이 극점으로 검출되지 못하도록 하여, 정밀한 움직임 방향의 추정이 가능하게 하였다. 또한, 움직임 길이의 검출에 있어서는, 노이즈에 의해 영향을 무시할 수 없는 기존의 영점교차점 방법을 보완한, 새로운 이동평균최소(MALM)법을 정의하였다 이 방법은 움직임 열화가 발생한 영상의 주파수 영역단면 패턴을 이용한 것으로서, 2차원적인 sinc함수를 1차원적인 표현으로 바꾸어주는 이동평균함수를 사용하여, 쉽게 부극점(sub-peak point)을 찾을 수 있도록 한다 부극점 또한 노이즈에 의한 영향을 받지 않고, 이동평균최소법 자체에 노이즈를 제거하는 과정에 포함되어있으므로. 이 방법을 사용하게 되면, 심한 노이즈 환경에서도 적절한 움직임의 길이 값을검출할 수 있다. 이렇게 얻어진 길이와 방향의 파라메터를 이용하여, 실제 실험에 사용된 손상되어진 영상을 효과적으로 복원할 수 있었다.>$\bigcirc$ 펄라이트 : 합섬A(비스코스+레이온)급액천의 유입은 소(1
Keywords