한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용 (Journal of KIISE:Software and Applications)

한국정보과학회 (Korean Institute of Information Scientists and Engineers)
권호 표지

적응적인 방향성 정칙화 연산자를 이용한 반복 영상복원

Iterative Image Restoration using Adaptive Directional Regularization

  • 발행 : 2006.10.15
PDF 다운로드
⟨ 이전 논문 다음 논문 ⟩

초록

영상을 처리하는 과정에서 광학시스템과 전자회로의 특성으로 인해 흐려지고, 잡음으로 훼손된 영상을 복원하는 경우에 일반적으로 정칙화 반복복원방법이 사용된다. 기존의 방법은 영상의 국부적인 특성을 고려하지 않고, 영상 전체에 일률적으로 정칙화 연산자를 사용함으로써 에지의 주변영역에서는 링잉현상을 초래하고, 평면영역에서도 잡음증폭을 피할 수 없으며, 또한 시각적으로 효율적이지 못한 면이 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 방향성 정칙화 연산자를 사용하여 평면영역과 에지영역의 특성을 고려하여 적응적으로 처리하는 반복복원방법을 제안한다. 실험결과, 제안된 방법은 기존의 방법에 비해 평면영역에서의 잡음 증폭을 억제하는 동시에 에지영역의 경계를 더욱 선명하게 복원함을 알 수 있었다.

To restore image degraded by blur and additive noise in the optical and electrical system, a regularized iterative restoration is used. A regularization operator is usually applied to all over the image without considering the local characteristics of image in conventional method. As a result, ringing artifacts appear in edge regions and the noise is amplified in flat regions. To solve these problems we propose an adaptive regularization iterative restoration considering the characteristic of edge and flat regions using directional regularization operator. Experimental results show that the proposed method suppresses the noise amplification in flat regions, and restores the edge more sharply in edge regions.

키워드

참고문헌

  1. A. K. Katsaggelos, J, Biemond, R. W. Schafer and R. M. Mersereau, 'A Regularized Iterative Image Restoration Algorithm,' IEEE Trans. Signal Processing, Vol. 39, No.4, pp. 914-929, April 1991 https://doi.org/10.1109/78.80914
  2. R. W. Schafer, R. M. Mersereau, and M. A. Richards, 'Constrained Iterative Restoration Algorithms,' Proc. IEEE. Vol. 69, No.4, pp. 432-450, April 1981 https://doi.org/10.1109/PROC.1981.11987
  3. A. N. Tikhonov and V. Y. Arsenin, Solution of Ill-Posed Problems, Washington, D.C. : V. H. Winston and Sons, 1977
  4. K. Miller, 'Least-squares Method for Ill-Posed Problems with a Prescribed Bound,' SIAM J, Math Anal., Vol. 1, pp. 52-74, Feb. 1970 https://doi.org/10.1137/0501006
  5. Xianjin Wu, Runsheng Wang, Cheng Wang, 'Regularized Image Restoration Based on Adaptively Selecting Parameter and Operator,' Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition, Vol. 3, pp. 662-665, Aug. 2004 https://doi.org/10.1109/ICPR.2004.1334616
  6. Pan, R., Reeves, S.J., 'Fast Restoration with Edge-preserving Regularization,' Proceedings of the Thirty-Seventh Southeastern Symposium on System Theory, pp. 471-474, March 2005 https://doi.org/10.1109/SSST.2005.1460960
  7. S-H Lee, N-I Cho, J-I Park, 'Directional Regularisation for Constrained Iterative Image Restoration,' Electronics Letters, Vol. 39, No. 23, pp. 1642-1643, 2003 https://doi.org/10.1049/el:20031064
  8. R. L. Lagendijk, J. Biemond, and D. E. Boekee, 'Regularized Iterative Image Restoration with Ringing Reduction,' IEEE Trans. ASSP, Vol. 36, No. 12, pp. 1874-1888, Dec. 1988 https://doi.org/10.1109/29.9032
  9. R. L. Lagendijk, J. Biemond, Iterative Identification and Restoration of Images, Kluwer Academic Publishers, pp. 71-88, 1991
  10. A. K. Katsaggelos, 'Iterative Image Restoration Algorithms,' Opt. Eng., Vol. 28, No. 7, pp. 735-748, 1989