二次元 블록 狀態空間 모델 칼만 필터에 의한 映像復元
저자
발행사항
광주: 全南大學校, 1989
학위논문사항
학위논문(석사)-- 全南大學校 大學院: 電氣工學科 1989
발행연도
1989
작성언어
한국어
주제어
KDC
569.91 판사항(3)
DDC
621.380414 판사항(19)
발행국(도시)
전라남도
형태사항
51장: 삽도; 26cm
소장기관
本 論文에서는 블러現象(blur) 과 白色 가우스 雜音에 의해 毁損된 映像을 復元하기 위하여 效率的인 二次元 블록 狀態空間 모델 칼만 필터(Kalman filter)方式을 提案하였다. 映像프로세스 모델을 求하기 위하여 새로운 二次元 多量入力-多重出力(multiinput, multioutput ; MIMO)블록 狀態空間 모델을 導入하였고, 이 모델은 連續的으로 이웃하는 블록에 있어 映像데이타들의 相關關係를 考廬하여 칼만 스트립 필터(Kalman strip filter)方式에서 發生되는 에지(edge)效果를 줄였다. 또한 線形空間不變(linear space invariant;LSI) 블러現象과 白色 가우스 雜音(white Gaussian noise; WGN)에 對한 毁損모델을 룃서(Rosser)의 二次元 單一入力 -單一出力(single-input, single-output;SISO) 狀態空間 모델로 부터 얻은 二次元 MIMO 블록 狀態空間 모델로 表現함으로써 效率的인 循環 프로세스를 實現하였다.
그리고, 映像프로세스 모델과 毁損모델을 結合하여 二次元 블록 狀態空間 모델을 求한 다음, 이 모델에 對한 칼만 필터 方程式을 얻어 試驗映像을 對象으로 컴퓨터 模擬實驗을 遂行한 結果, 本 論文에서 提案된 二次元 블록 狀態空間 모델 칼만 필터方式이 映像復元에 매우 效果的임을 確認하였다.
In this thesis, an efficient two-dimensional(2-D) block state-space model Kalman filtering method for the restoration of images degraded by linear space invariant(LSI) blur and white Gaussian noise(WGN) is presented.
In order to obtain the image process model, a novel 2-D multiinput-multioutput(MIMO) block state-space model is introduced. This model takes into account the correlations of the image data in successive neighboring blocks and, as a result, reduces the edge effects in Kalman strip filtering techniques. The degradation model for LSI blur and WGN is represented as a MIMO block state-space model derived from a singleinput- singleoutput(SISO) 2-D state-space model and, as a result, an efficient recursive process is realized.
The image process model and the degradation model are combined to yield a composite 2-D block state-space model and the Kalman filtering equations are obtained for this model. From the results of computer simulation using the test images, it is confirmed that the proposed 2-D block state-space model Kalman filtering method is very effective.
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