영상신호의 고속처리를 위한 최적화 알고리즘에 대한 연구

A Study of optimal algorithm for high-speed process of image signal

본 논문에서는 훼손된 영상을 처리하는 방법에 대하여 연구하였다. 기존의 처리방법은 특이점이나 악 조건일 경우 수렴 속도가 늦어진다는 점과 처리시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 Gauss seidel 방법으로 처리하는 방법이 있으나 이러한 경우 영상을 반복해서 처리해야 하므로 처리시간이 많이 소요된다. 이러한 난점(수렴속도, 전체 처리시간)을 개선하기 위하여 본 논문에서는 기존의 신호처리(Gauss Seidel)와 제안된 알고리즘을 적용시켜 비교하여 봄으로써 특이한 혹은 악조건일 경우에도 수렴속도를 고속화하여 기존의 Gauss-Seidel 신호 처리 방법보다 처리 시간을 단축할 수 있는 영상 복원 방법을 제시하였다. 제안된 최적화 알고리즘을 영상신호에 적용시켜 가속 상수에 따른 처리 신호의 simulation과 MSE(mean-square error)의 변화를 비교하여 봄으로써 처리정도를 알아보았다. 그리고, 본 알고리즘의 유효성을 입증하기 위하여 모든 가속상수의 변화에 대한 영상복원 결과와 처리시간을 측정하여 보았다.

In this paper, the method of processing a blurred noisy image has been researched. The conventional method of processing signal has faluts which are slow convergence speed and long time-consuming process at the singular point and or in the ill condition. There is the process, the Gauss Seidel's method to remove these faults, but it takes too much time because it processed singnal repeatedly. For overcoming the faults, this paper shows a image restoration method which takes shorter than the Gauss-Seidel's by comparing the Gauss Seidel's with proposed alogorithm and accelerating convergence speed at the singular point and/or in the ill condition. In this paper, the conventional process method(Gauss-Seidel) and proposed optimal algorithm were used to get a standard image($256{\times}56{\times}bits$). and then the results are simulated and compared each other in order to examine the variance of MSE(Mean Square Error) by the acceleration parameter in the proposed image restoration. The result of the signal process and the process time was measured at all change of acceleration parameter in order to verify the effectveness of the proposed algorithm.