A variant of the global conjugate gradient method for solving general linear systems with multiple right-hand sides is proposed. This method is called as the global conjugate gradient linear least squares (Gl-CGLS) method since it is based on the conjugate gradient least squares method(CGLS). We present how this method can be implemented for the image deblurring problems with Neumann boundary conditions. Numerical experiments are tested on some blurred images for the purpose of comparing the computational efficiencies of Gl-CGLS with CGLS and Gl-LSQR. The results show that Gl-CGLS method is numerically more efficient than others for the ill-posed problems.
A holographic iverse filter has been used for optical image deblurring by modeling the PSF(point spread function)of blurred system. This paper presents the optical image restoration of an accidentally blurred photograph by using a simgle inverse filter which is obtained from a blurrec PSF by analyzing the Fourier spectrum of the supposely defocused photograph itself. The filter, a positive transparency having gamma of 2, has amplitude and phase informations simulatneously.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권3호
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pp.409-419
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2009
본 연구에서는 영상흐림보정를 위한 EM 알고리즘의 일반형 해를 제공한다. 주어진 관측영상의 크기가 크거나 많은 반복을 필요로 할 때, EM 알고리즘의 반복은 매우 오랜시간이 걸리며 비실용적이다. 본 연구에서는 복원 영상의 유효영역 밖에서 약간의 근사로부터 해를 일반형으로 나타내고, 이것을 이산형 유한 푸리에 변환을 이용하여 EM 알고리즘의 반복과정을 사용하지 않으면서 매우 유효한 복원영상을 즉시 계산하는 방법을 제공한다.
본 논문은 동영상 프레임 간 선명도를 균일하게 유지하면서 블러를 제거하는 기법을 제안한다. 고정된 변수들을 이용하는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 디블러링 기법은 영상에 따라 디블러 변수들을 조절함으로써 선명도를 균일하게 만들어 준다. 먼저, 입력 프레임의 초기 블러 커널을 추정하고, 디컨볼루션을 수행한 뒤, 선명도를 측정한다. 그리고 균일한 선명도를 유지할 수 있도록 측정된 선명도에 기반하여 정규화 변수와 커널을 조절하고, 다시 디컨볼루션을 수행한다. 실험 결과를 통해 제안 기법이 상당히 균일한 선명도를 유지하면서 디블러링을 수행함을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 번짐 영상의 외곽선 복원을 위한 1/4 선택 필터를 제안한다. 일반적인 열화 제거 방법들은 연산량이 많아 수행시간이 오래 걸리는 단점을 가지고 있다. 따라서 속도 향상을 위해서 1/4 선택 필터를 새롭게 제안하고, 1/4 선택 필터를 이용한 번짐 영상의 외곽선 복원 방법을 제안한다. 1/4 선택 필터는 영상의 외곽선을 복원하는 기능이 있으나 세밀한 부분을 잃어버리는 단점이 있다. 이를 보완하기 위하여 영상의 주요 외곽선은 1/4 선택 필터로 복원하고 영상의 세밀한 정보는 DOG(Difference of Gaussian) 필터를 이용하여 복원하는 번짐 현상 제거 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 번짐 영상에서 외곽선을 빠르고 효과적으로 복원함을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5129-5152
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2016
Multi-view super-resolution (MVSR) aims to estimate a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images that are captured from different viewpoints (typically by different cameras). MVSR is usually applied in camera array imaging. Given that MVSR is an ill-posed problem and is typically computationally costly, we super-resolve multi-view LR images of the original scene via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). First, we reformulate the MVSR problem into two easier problems: an IF problem and a BD problem. We further solve the IF problem on the premise of calculating the depth map of the desired image ahead, and then solve the BD problem, in which the optimization problems with respect to the desired image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Our approach bridges the gap between MVSR and BD, taking advantages of existing BD methods to address MVSR. Thus, this approach is appropriate for camera array imaging because the blur kernel is typically unknown in practice. Corresponding experimental results using real and synthetic images demonstrate the effectiveness of the proposed method.
동영상 촬영 시 급격한 카메라의 흔들림은 의도하지 않은 번짐 현상을 발생시켜 동영상의 품질을 낮추는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 품질을 높이기 위해 동영상에서 카메라 흔들림으로 인해 발생한 번짐 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매 프레임 별로 이루어진다. 각 프레임마다 이전 프레임과 현재 프레임, 다음 프레임을 이용하여 카메라 움직임을 계산한다. 그리고 카메라의 움직임을 바탕으로 점 확산 함수를 계산하고 프레임을 패치 단위로 쪼개어 패치별 번짐 현상을 제거한다. 이때 품질을 높이기 위하여 번짐 영상으로부터 외곽선을 예측하는 방법을 사용한다. 번짐 현상이 제거된 패치는 다시 하나의 프레임으로 합한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 동영상에서의 카메라 흔들림으로 인한 번짐 현상을 효과적으로 제거함을 확인하였다.
본 논문에서는 객체의 모션 블러(motion blur)를 포함하고 있는 다중시점(multi-view) 영상을 이용하여 객체의 3차원 형상 복원시 영상을 효과적으로 디블러링(deblurring)하여 3차원 형상 복원의 정확도를 높이는 기법을 제안한다. 다중시점 영상의 디블러링 수행시 다중시점 영상 간의 기하학적 상관관계를 고려하여 보다 정확히 PSF (point spread function)를 구함으로써 결과적으로 보다 정확한 3차원 형상 복원을 수행할 있다. 제안하는 기법은 각각의 입력 영상에서 초기 2D PSF를 독립적으로 구한 후, 3차원 PSF의 후보를 각 입력 영상의 카메라 행렬에 의해 투영했을 때 이들에 전역적으로 가장 잘 부합하는 3D PSF를 탐색한다. 3D PSF는 방향과 밀도 성분으로 구성되며 이는 결국 3차원 공간에서의 물체의 움직임 궤적과 동일하다. 추정된 3D PSF는 각 영상으로 다시 투영되어 각 영상의 2D PSF로 추정되고, 이에 의해 각 영상의 디블러링을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 기법을 이용하여 다중시점 영상 디블러링과 3차원 형상 복원을 수행한 결과, 단일 영상만을 이용하여 복원할 경우에 비하여 디블러링과 3차원 형상 복원 모두 현저히 개선된 결과를 확인할 수 있다.
Singh, Manoj Kumar;Kim, Sung-Hyun;Kim, Yong-Hoon;Tiwary, U.S.
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.414-417
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2007
In this paper we present an adaptive method for accelerating conventional Maximum Entropy Method (MEM) for restoration of Passive Millimeter-Wave (PMMW) image from its blurred and noisy version. MEM is nonlinear and its convergence is very slow. We present a new method to accelerate the MEM by using an exponent on the correction ratio. In this method the exponent is computed adaptively in each iteration, using first-order derivatives of deblurred image in previous two iterations. Using this exponent the accelerated MEM emphasizes speed at the beginning stages and stability at later stages. In accelerated MEM the non-negativity is automatically ensured and also conservation of flux without additional computation. Simulation study shows that the accelerated MEM gives better results in terms of RMSE, SNR, moreover, it takes only about 46% lesser iterations than conventional MEM. This is also confirmed by applying this algorithm on actual PMMW image captured by 94 GHz mechanically scanned radiometer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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