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Image Restoration Using a Universal GMM Learning and Adaptive Wiener Filter 범용 GMM 학습 및 적응형 Wiener 필터를 사용한 이미지 복원

Nobumoto YAMANE, Motohiro TABUCHI, Yoshitaka MORIKAWA

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요약 :

본 논문에서는 위너 필터를 이용한 영상 복원 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간적으로 변화하는 통계를 갖는 영상과 위너 필터의 이론을 일치시키기 위해 이전에 잡음 제거를 위해 제안된 UNI-GMM(Universal Gaussian Mixture Distribution Model)을 기반으로 하는 국지적 적응형 Wiener 필터(AWF)를 채택합니다. 제안하는 방법은 디콘볼루션 문제에 UNI-GMM-AWF를 적용하여 전치 필터로 SWF(Stationary Wiener Filter)를 사용한다. 이산 코사인 변환 영역의 SWF는 흐림 점 확산 기능을 축소하고 진행되는 AWF에서 모델링 및 필터링을 용이하게 합니다. SWF와 UNI-GMM은 일반 훈련 이미지 세트를 사용하여 학습되고 제안된 방법은 이미지 세트에 맞게 조정됩니다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위해 시뮬레이션 결과를 제시한다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E92-A No.10 pp.2560-2571
발행일
2009/10/01
공개일
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E92.A.2560
원고의 종류
PAPER
범주
디지털 신호 처리

작성자

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