• 제목/요약/키워드: 푸리에-위너 변환

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위너공간에서의 푸리에-파인만 변환과 합성곱

  • 장건수;유일;김병수
    • 대한수학회논문집
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    • 제15권1호
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    • pp.1-27
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    • 2000
  • 위너공간과 추상 위너공간 위에서의 푸리에-파인만 변환, 푸리에-위너 변환 그리고 합성곱을 정의하고 여러가지 형태의 함수들에 대한 변환과 합성곱의 존재정리 및 여러가지 성질을 소개한다. 또한, 이 함수들의 파시발 관계와 프란셰렐 관계에 대해서도 알아본다.

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디지털 의료영상에서 위너스펙트럼(Wiener spectrum)의 보정방법 (Correction Method of Wiener Spectrum (WS) on Digital Medical Imaging Systems)

  • 김정민;이기성;김유현
    • 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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    • 제32권1호
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    • pp.17-24
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    • 2009
  • 노이즈를 평가하는 방법은 Root Mean Square(RMS) 입상도, 자기상관함수, 위너스펙트럼이 있다. RMS입상도는 광자데이터의 표준편차로 나타내며, 자기상관함수는 거리변화에 따른 1차원함수를 중적분하여 얻어진다. 그리고 자기상관함수를 푸리에 변환하면 노이즈 파워 스펙트럼이 되고, 화상에서는 이것을 위너스펙트럼이라고 한다. 위너스펙트럼은 노이즈 자체만을 표현할 뿐 아니라 해상특성을 나타내는 Modulation Transfer Function(MTF)과 함께 Detective Quantum Efficiency(DQE)를 산출하는 중요한 요소가 된다. 제시된 위너스펙트럼의 평가기술은 교육현장에서 그 개념을 교육하거나 임상 환경에서 시설에 알맞은 디지털 영상 검출기를 선택하고 디지털 영상 시스템의 영상품질을 유지 보수하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

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섀논의 샘플링 정리와 그 확장

  • 김도한;장순영;정재영
    • 대한수학회논문집
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    • 제15권3호
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    • pp.435-451
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    • 2000
  • 섀논의 샘플링 정리는 여러 방향으로 확장 발전되어왔으나 본 논문에서는 초함수 이론으로 다룰 수 있는 방향, 즉 좀 더 큰 공간에 속하는 함수에 대한 샘플링 정리를 얻는 것이다. 먼저 샘플링이론의 기본정리인 섀논-코텔니코프 공식을 소개하고 그 자연스런 확장인 페일리-위너 공간, 번스타인 공간에서의 샘플링정리 등을 다루었고 번스타인 공간의 자연스런 확장인 유계인 받침을 갖는 초함수의 푸리에변환 즉, 실공간 위에서 다항식정도로 증가하는 전해석함수에 대한 샘플링 정리를 소개한다. 끝으로 우리의 최근 결과인 실공간 위에서 지수적으로 증가하는 전해석 함수에 대한 샘플링 정리와 그 응용, 그리고 오차추정 등을 다룬다.

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역 필터 순서와 파워 스펙트럼 밀도에 기초한 이미지 복원 (Image Restoration Based on Inverse Filtering Order and Power Spectrum Density)

  • 김용길;문경일
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.113-122
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    • 2016
  • 본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.