Image Restoration Algorithms by using Fisher Information

피셔 인포메이션을 이용한 영상 복원 알고리즘

  • 오춘석 (선문대학교 정보통신공학) ;
  • 이현민 (선문대학교 정보통신공학) ;
  • 신승중 (한세대학교 컴퓨터공학) ;
  • 유영기 (선문대학교 정보통신공학)
  • Published : 2004.11.01

Abstract

An object to reflect or emit light is captured by imaging system as distorted image due to various distortion. It is called image restoration that estimates original object by removing distortion. There are two categories in image restoration method. One is a deterministic method and the other is a stochastic method. In this paper, image restoration using Minimum Fisher Information(MFI), derived from B. Roy Frieden is proposed. In MFI restoration, experimental results to be made according to noise control parameter were investigated. And cross entropy(Kullback-Leibler entropy) was used as a standard measure of restoration accuracy, It is confirmed that restoration results using MFI have various roughness according to noise control parameter.

빛을 반사하거나 방출하는 물체의 형상은 여러 원인에 의해 왜곡된 영상으로 센서에 포착된다. 이러한 왜곡을 제거해 원래 물체의 형상을 추정하는 것을 영상 복원이라고 한다. 영상 복원은 결정론적 방법과 확률론적 방법이 있다. 본 논문에서는 확률론적 방법의 한 종류로서 피셔 인포메이션(Fisher Information)으로부터 유도된 MFI(Minimum Fisher Information)을 이용한 영상 복원을 제안한다. 이는 B. Roy Frieden에 의해 최근에 제안된 신호 추정 방법의 하나이다. MFI을 이용한 복원에서 노이즈 제어 파라미터에 따라 영상 복원의 결과가 어떻게 변화하는지를 조사하였으며, 복원의 정확도에 대한 기준으로 크로스 엔트로피(Kullback-Leibler entropy)를 사용하였다.

Keywords

References

  1. R. A. Fisher, Statistical Methods and Scientific Decision Theory, Second Edition. Oliver and Boyd, London, 1959
  2. B. Roy Frieden, Probability, Statistical Optics, and Data Testing, Third Edition, Springer-Verlag, New York, 2001
  3. Shannon, C. E., Bell Syst. Tech. J. Vol. 27, pp. 379-623, 1948 https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
  4. Kullback, S., Information Theory and Statistics, Wiley, New York, 1959
  5. B. Roy Frieden, Physics from Fisher Informaiion: A Unification, Cambridge University Press, pp . 71-80, 1998
  6. Hecht, 광학 (장수, 조재홍 역), 대웅출판사, pp. 534, 1996
  7. Shoichiro Nakamura, 'C로 쓴 수치해석', (이현열, 박정희 역), 대영사, pp. 80-84, 1996
  8. William H. Press, Numerical Recipes in C, Cambridge University Press, pp. 286-289, 1998
  9. B. Roy Frieden and C. Oh, 'Multiple-filter Approach to Phase Retrieval from Modulus Data,' Applied Optics, Vol. 31, No.8, pp. 1103-1108, 1992 https://doi.org/10.1364/AO.31.001103
  10. B. Roy Frieden and C. Oh, 'Turbulent Image Reconstruction from a Superposition Model,' Optics Communications, Vol. 98, No.5, pp. 241-244, 1993 https://doi.org/10.1016/0030-4018(93)90188-B
  11. B. Roy Frieden, 'Statistical Models for Image Restoration Problem', Computer Graphics and Image Processing, Vol. 12, pp. 40-59, 1980 https://doi.org/10.1016/0146-664X(80)90003-9
  12. B. Roy Frieden, 'Restoring with Maximum likelihood and Maximum Entropy', Journal of the Optical Society of America, Vol. 62, No.4, pp. 511-518, 1972 https://doi.org/10.1364/JOSA.62.000511
  13. B. Roy Frieden, Applications of Digital Image Processing X, SPIE Vol.829, pp.2-14, 1987
  14. The Math Works Inc., Using Matlab, 2000
  15. http://www.mathworks.com/products/optimization
  16. http://math.skku.ac.kr/~sglee/linear/ocu/21104.html