반복 복원 알고리듬에서의 종료 규칙에 관한 연구

Study on the termination rule in the iterative image restoration algorithm

  • 발행 : 1997.08.01

초록

영상 복원의 목적은 훼손 요인을 제거하여 원 영상에 가장 근접하게 만드는 것이다. 이는 정칙화 반복 복원 방법을 통해 이루어 질 수 있다. 영상 복원 방법에서 좋은 종료 규칙은 보다 우수한 화질의 복원 영상과 보다 적은 계산량이라는 두가지 목적을 모두 만족시킬 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 반복 복원 방법의 다항식적인 표현을 이용한 종료 규칙을 제안한다. 이 규칙에서는 각 반복 복원 단계에서의 복원 영상과 원 영상의 추정 오차를 구해낸 뒤, 이를 선호에 의한 오차와 잡음에 의한 오차로 구분하여, 이 들간의 비율을 달리 작용한다. 이로써 보다 우수한 복원 영상을 보다 적은 계산량에 의해 얻을 수 있다. 이를 위해 잡음 억제 변수(Noise Suppression Parameter)라는 새로운 변수를 정의 하며, 또한 임의의 잡음 정도에 대하여 적정 지점에서 반복을 중지시킬 수 있도록 하는 잡음 억제 변수의 추정식을 제안한다. 제안한 종료 규칙으로 실험한 결과 잡음이 상대적으로 많은 경우에는 최소의 mse를 갖는 지점에서, 잡음이 상대적으로 적은 경우에는 적당히 제한된 반복 횟수를 갖는 지점에서 반복을 멈추었으며 기존의 종료 규칙에 비하여 뛰어난 성능을 나타내었다.

The goal of image restoration is to remove the degradations in a way that the resrored image will best approximate the original image. This can be done by the iterative regularized image restoration method. In any iterative image restoration algorithm, using a "better" termination rule results in both "better" quality of ther restored image and "less" computation, and hence, "faster" and "simp;er" practical system. Therefore, finding a better termmination rule for an iterative image restoration algorithm has been an interesting and improtant question for many researchers in the iterative image restoration. In these reasons, the new termination rule using the estimated distance between the original image and the restored image is proposed inthis paper. Noise suppression parameter(NSP) and the rule for estimating NSP with the noise variance are also proposed. The experimental results shows that the proposed termination rule is superior to the conventional methods.

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참고문헌

  1. Digital Image Restoration H. C. Andrews;B. R. Hunt
  2. Proc. IEEE v.78 Iterative methods for image deblurring J. Biemond;R.L. Lagendijk;R.M. Mersereau
  3. Optical Engineering v.28 no.7 Iterative image restoration algorithms A. K. Katsaggelos
  4. Optical Engineering v.29 no.5 New termination rule for linear iterative image restoration B.F. Sullivan;A.K. Katsaggelos
  5. IEEE Trans. Signal Processsing v.39 no.4 A regularized iterative image restoration algorithm A.K. Katsaggelos;J. Biemond;R.W. Schafer;R.M. Merscreau
  6. IEEE Trans. Acoust Speech Signal Processing v.ASSP-31 Convergence criteria for iterative restoration method H. Joel Trussell
  7. IEEE Tran. Audio and Electroacoustics v.19 A matrix theory proof of the discrete cnvolution theorem B. R. Hunt
  8. IEEE Trans. Acoust. Speech,Signal Processing v.36 Regularized iterative image restoration with ringing reduction R. L. Lagendijk;J. Biemond;D. E. Boekee
  9. Proc. IEEE v.69 Constrained iterative restoration algorithms R. W. Schafer;R. M. Mersereau;M. A. Richards
  10. IEEE Trans. Image Processing v.1 no.3 methods for choosing the regularization parameter and estimating the noise variance in image restoration and their relation Nikolas P. Galatsanos;Aggelos K. katsaggelos