• 전자공학회논문지
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• 제51권4호
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• pp.173-180
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• 2014

압축센싱은 성긴(Sparse) 또는 압축가능한(Compressible) 신호에 대해 Nyquist rate 미만의 샘플링으로도 신호 복원이 가능하다는 것을 수학적으로 증명한 새로운 패러다임의 신호 획득 방법이다. 단순한 신호 획득 과정을 이용하면서도, 동시에 우수한 압축센싱 복원 영상을 얻기 위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 그러나, 에너지 분포 및 인간 시각 시스템 등 컬러 영상에 대한 기본적인 특성을 복원 과정에 활용한 기존 압축센싱 관련 연구는 많이 부족하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 컬러영상의 압축센싱 복원을 위한 평활 그룹-희소성 기반 반복적 경성 임계 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 그룹-희소성에 기반한 경성 임계치 적용과 프레임 기반 필터의 사용을 통해 영상의 변환 영역에 대한 희소성을 증대시키는 동시에 화소 영역의 평활 정도를 복원 과정에 활용할 수 있도록 한다. 또한, 그룹-희소화 경성 임계 과정은 자연 영상의 에너지 분포 및 인간 시각시스템 특성에 따라 중요하다고 판단되는 RGB-그룹 계수들을 보전하도록 설계하였다. 실험 결과 객관적 화질 측면에서 제안방법이 대표적인 그룹-희소화 평활 복원 기법 보다 평균 PSNR이 최대 2.7dB 높은 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권9호
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• pp.106-113
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• 2015

본 논문에서는 컬러 영상의 압축 센싱 복원 기술에 인지시각시스템의 특성을 접목해 복원 영상의 화질을 향상 시키는 방법을 연구하였다. 제안하는 그룹-희소성 최소화 기반 컬러 채널별 시각적 가중치 적용 방법은 영상의 성긴 특성뿐만 아니라 인지시각시스템의 특성을 반영할 수 있도록 설계되었다. 또한, 복원 영상에서의 잡음을 제거하기 위하여 설계한 경계보존 필터는 영상의 경계 부분에 대한 디테일을 보존함으로써, 복원 영상의 품질을 향상 시키는 역할을 한다. 실험 결과, 제안하는 방법이 최신의 그룹-희소성 최소화 기반 방법들보다 평균 0.56 ~ 4dB 더 높은 PSNR을 달성함으로써, 객관적 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였으며, 주관적 화질 또한 기존 방법들에 비해 뛰어나다는 것을 복원된 영상 간 비교를 통해 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2748-2766
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• 2016

Compared with traditional patch-based sparse representation, recent studies have concluded that group-based sparse representation (GSR) can simultaneously enforce the intrinsic local sparsity and nonlocal self-similarity of images within a unified framework. This article investigates an accelerated split Bregman method (SBM) that is based on GSR which exploits image compressive sensing (CS). The computational efficiency of accelerated SBM for the measurement matrix of a partial Fourier matrix can be further improved by the introduction of a fast Fourier transform (FFT) to derive the enhanced algorithm. In addition, we provide convergence analysis for the proposed method. Experimental results demonstrate that accelerated SBM is potentially faster than some existing image CS reconstruction methods.