Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing (융합신호처리학회 학술대회논문집)

The Korea Institute of Convergence Signal Processing (한국융합신호처리학회)
권호 표지

Shift-Invariant uHMT Estimation for Wavelet-based Image Denoising

웨이블렛 기반 영상 잡음제거를 위한 천이 불변 uHMT 추정

  • 윤근수 (경남대학교 정보통신공학부) ;
  • 정원용 (경남대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2001.06.01
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Abstract

In this paper we propose a shift-invariant uHMT estimation for wavelet-based image denoising. The proposed estimation have just nine meta-parameter (independent of the size of the image and the number of wavelet scales) and requires no kinds of training. Also it solve visual artifacts resulted in the lack of shift-invariance in the DWT. The experimental results show that the proposed estimation is more effective than the other wavelet-based denoising by 0.5-ldB (PSNR) and allows an Ο(nlog n) in terms of performance speed.

본 논문은 웨이블렛 기반 영상 잡음제거를 위한 천이 불변 uHMT(universal hidden Markov tree) 추정을 제안한다. 제안된 추정은 영상의 크기와 스케일의 수에 독립적이고 어떤 학습도 필요하지 않는 단지 9개의 고정된 파라메터를 가지며 DWT(Discrete Wavelet Transform)의 천이 불변성 결핍에 의해 발생하는 가시적인 artifacts를 제거한다. 실험 결과, 제안된 추정은 기존의 웨이블렛 기반 잡음제거 방법들 보다 PSNR로 0.5-ldB 개선되었으며 수행 속도 측면에서 Ο(nlog n)를 제공한다.

Keywords