영상 복원을 위한 자기 정규화 방법

• 영문명: Self-Regularization Method for Image Restoration
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 류재흥(Jae-Hung Yoo)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제11권 제1호, 45~52쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2016.01.30

국문 초록

본 논문은 영상 복원 문제에 대한 정규화 모수를 찾는 새로운 방법을 제시한다. 위너 필터(Wiener filter)는 원본 영상과 잡음의 파워 스펙트럼 등의 사전 정보를 요구한다. 제약된 최소자승 복원 역시 노이즈 수준에 대한 지식을 요구한다. 사전 정보가 없으면 티코노프(Tikhonov) 정규화 모수를 선택하기 위한 일반화된 교차 검증법이나 L자형 곡선 검정 등의 별도의 최적화 함수가 필요하다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 선형 시스템의 바이어스 항목과 티코노프 정규화 시스템의 평활화 항목을 연결하는 자기 정규화 방법을 제안하고 영상 복원 문제에 적용한다. 실험결과는 제안하는 방법의 효능을 보여준다.

영문 초록

This paper suggests a new method of finding regularization parameter for image restoration problems. Wiener filter requires priori information such that power spectrums of original image and noise. Constrained least squares restoration also requires knowledge of the noise level. If the prior information is not available, separate optimization functions for Tikhonov regularization parameter are suggested in the literature such as generalized cross validation and L-curve criterion. In this paper, self-regularization method that connects bias term of augmented linear system and smoothing term of Tikhonov regularization is introduced in the frequency domain and applied to the image restoration problems. Experimental results show the effectiveness of the proposed method.

목차

Ⅰ. Introduction

Ⅱ. Regularization Parameter Selection in the Frequency Domain

Ⅲ. Self-Regularization Method

Ⅳ. A New Image Restoration Method using Self-Regularization

Ⅴ. Experimental Results

키워드

Self-Regularization LMS rule Tikhonov Regularization Image Restoration 자기 정규화 선형 최소 평균 자승 규칙 티코노프 정규화 영상 복원