방송공학회논문지 (Journal of Broadcast Engineering)

  • 제16권4호
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  • Pages.669-679
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  • 2011
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  • 1226-7953(pISSN)
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  • 2287-9137(eISSN)
한국방송∙미디어공학회 (The Korean Institute of Broadcast and Media Engineers)
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불규칙한 샘플 영상에 대한 POCS 기반 보간법

POCS Based Interpolation Method for Irregularly Sampled Image

  • 이종화 (연세대학교 전기전자공학부) ;
  • 이철희 (연세대학교 전기전자공학부)
  • 투고 : 2011.06.08
  • 심사 : 2011.07.04
  • 발행 : 2011.07.31
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초록

본 논문에서는 불규칙한 샘플 영상에 대해 비지역적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 포함하는 POCS (projection on convex sets) 보간법을 제안한다. 이 방법은 보간을 수행하기 위한 볼록 집합을 정의하고, 해당 볼록 집합으로 반복 투영하여 최종 보 간 영상을 생성한다. 우선 Delaunay 삼각화를 이용하여 불규칙한 샘플 영상을 균일 격자 영상으로 투영한다. 두 번째 단계에서 비지역 적 블록 기반의 웨이블릿 영상 잡음 제거 기법을 적용하고, 세 번째 단계에서 원본 관찰된 화소값을 주입한다. 두 번째 단계와 세 번 째 단계를 반복적으로 투영하고, 마지막 단계로 경계선 검출을 통해 비경계 영역에 비지역적 잡음 제거 기법을 수행하여 최종 보간 영 상을 생성한다. 본 논문에서는 여러 실험 영상을 사용하여 기존 제안된 기법 대비 제안한 기법의 효율성을 입증하였다.

In this paper, we propose a POCS based irregularly sampled image interpolation method exploiting non-local block-based wavelet shrinkage denoising algorithm. The method provides convex sets to improve the performance. The Delaunay triangulation interpolation is first applied to interpolate the missing pixels of the irregularly sampled image into the regular grids. Then, the non-local block-based wavelet shrinkage denoising algorithm is applied, and the originally observed pixels are enforced. After iteration is performed, the denoising algorithm for non-edge areas is applied to acquire the final result. The experimental results show that the proposed method outperforms the conventional methods.

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참고문헌

  1. 김성열, 이상범, 김유경, 호요성, "깊이맵의 정보 분해와 경계 평탄 필터링을 이용한 다시점 영상 생성 방법," 방송공학회논문지, 제11권 제4호, pp. 471-482, 2006년 12월.
  2. 김수동, 유지상, "Depth layer partition을 이용한 3D 동영상의 3D 변환 기법," 방송공학회논문지, 제16권 제1호, pp. 44-53, 2011년 1월. https://doi.org/10.5909/JEB.2011.16.1.044
  3. B. P. Sutton, D. C. Noll, and J. A. Fessler, "Fast, iterative image reconstruction for MRI in the presence of field inhomogeneities," IEEE Trans. Medical Imaging, vol. 22, no. 2, pp. 178-188, Feb. 2003. https://doi.org/10.1109/TMI.2002.808360
  4. 김만배, 장성은, 이우근, 최창열, "2D 의료영상의 3차원 입체영상 생성," 방송공학회논문지, 제15권제6호, pp. 723-730, 2010년 11월. https://doi.org/10.5909/JBE.2010.15.6.723
  5. S.-J. Yeh and H. Stark, "Iterative and one-step reconstruction from nonuniform samples by convex projections," J. Opt. Soc. Am. A, vol. 7, pp. 491-499, 1990. https://doi.org/10.1364/JOSAA.7.000491
  6. K. Grochenig, "Reconstruction algorithms in irregular sampling," Math. Comp., vol. 59, pp. 181-194, 1992. https://doi.org/10.1090/S0025-5718-1992-1134729-0
  7. S. Lertrattanapanich and N. K. Bose, "High resolution image formation from low resolution frames using Delaunay triangulation," IEEE Trans. Image Process., vol. 11, pp. 1427-1441, 2002. https://doi.org/10.1109/TIP.2002.806234
  8. H. Takeda, S. Farsiu, and P. Milanfar, "Robust kernel regression for resotration and reconstruction of images from sparse noisy data," IEEE Int'l Conf. Image Processing, pp. 1257-1260, 2006.
  9. R. Abma and N. Kabir, "3D interpolation of irregular data with a POCS algorithm," Geophysics, vol. 71, pp. E91-E97, 2006. https://doi.org/10.1190/1.2356088
  10. O. G. Guleryuz, "Nonlinear approximation based image recovery using adaptive sparse reconstructions and iterated denoising-part I: theory," IEEE Trans. Image Process., vol. 15, pp. 539-554, 2006. https://doi.org/10.1109/TIP.2005.863057
  11. O. G. Guleryuz, "Nonlinear approximation based image recovery using adaptive sparse reconstructions and iterated denoising-part II: adaptive algorithms," IEEE Trans. Image Process., vol. 15, pp. 555-571, 2006. https://doi.org/10.1109/TIP.2005.863055
  12. X. Li, "Patch-based image interpolation: algorithms and applications," presented at the Int'l Workshop on Local and Non-Local Approximation in Image Processing, 2008.
  13. B. Delaunay, "Sur la sphere vide, Izvestia Akademii Nauk SSSR, Otdelenie Matematicheskikh i Estestvennykh Nauk," vol. 7, pp. 793-800, 1934.
  14. C. B. Barber, D. P. Dobkin, and H. Huhdanpaa, "The Quickhull algorithm for convex hulls," ACM Trans. Mathematical Software, vol. 22, pp. 469-483, 1996. https://doi.org/10.1145/235815.235821
  15. K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, K, and K. Egiazarian, "Image Denoising by Sparse 3-D Transform-Domain Collaborative Filtering," IEEE Trans. Image Process., vol. 16, pp. 2080-2095, 2007. https://doi.org/10.1109/TIP.2007.901238
  16. D. L. Donoho and I. M. Johnstone, "Adapting to Unknown Smoothness Via Wavelet Shrinkage," Journal of the American Statistical Association, vol. 90, 1995.
  17. A. Chambolle, et al., "Nonlinear wavelet image processing: variational problems, compression, and noise removal through wavelet shrinkage," IEEE Trans. Image Process., vol. 7, pp. 319-335, 1998. https://doi.org/10.1109/83.661182
  18. Z. Wang, A. C. Bovik, H. R Sheikh, and E. P. Simoncelli, "Image quality assessment: from error visibility to structural similarity," IEEE Trans. Image Process., vol. 13, no. 4, pp. 600-612, Apr. 2004. https://doi.org/10.1109/TIP.2003.819861

피인용 문헌

  1. Boundary Artifacts Reduction in View Synthesis of 3D Video System vol.21, pp.6, 2016, https://doi.org/10.5909/JBE.2016.21.6.878