영상 복원이란

목차

1. 영상 복원이란?
2. 열화 영상 모델: 잡음
3. 적응필터
4. 국부 적응 filter
5. 적응 median filter
6. 잡음 매개변수의 추정 -정현잡음
7. PSF (Point Spread Function)
8. 열화 모델: Motion blurring
9. Least Mean Square (Wiener) Filter
10. Geometric processes
11. Geometric Transformations
12. 양선형 변형
13. Warping 변환
14. Morping

본문내용

영상 복원이란?
-영상의 열화에 대한 사전 지식을 이용해서 열화된 영상을 재구성하거나 복원하여 원래의 영상을 구성
열화 모델 -> 역변환(inverse filtering)으로 복원
반복적 계산을 통하여 복원

대부분의 영상복원이나 강화 방법은 문제에 의존한다.
움직임 보상 (motion blurring)
초점의 흐림 (blurring)
영상의 기하학적 왜곡

열화 영상 모델: 잡음
노이즈: 영상을 획득, 전송하는 과정에서 임의의 불균일 값들이 더해져서
영상의 열화가 발생한다.
열화 모델 추정을 위하여 필요
노이즈 제거에 평균, 분산 등의 통계적인 특성을 이용

더해지는 방법에 따라서
- Additive noise
- Multiplicative noise
노이즈의 주파수 대역에 따라서
- random noise, white noise (백색잡음)
- colored noise (정현잡음)

노이즈를 랜덤 변수로 가정
잡음 분포에 따라 noise의 probability density function이 다르다.
노이즈 제거에 평균, 분산 등의 통계적인 특성을 이용

참고 자료

없음