Konsep Inti
가중 행렬을 구조 텐서 전체 변동량 모델에 적용하여 영상의 국부 정보를 효과적으로 포착하고 세부 사항을 유지할 수 있는 새로운 영상 잡음 제거 모델을 제안한다.
Abstrak
이 논문에서는 영상 잡음 제거를 위한 가중 구조 텐서 전체 변동량(WSTV) 모델을 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 기존 구조 텐서 전체 변동량(STV) 모델의 한계를 극복하기 위해 이방성 가중 행렬을 STV 모델에 적용하여 WSTV 모델을 제안하였다.
- WSTV 모델은 영상의 국부 정보를 효과적으로 포착하고 세부 사항을 잘 유지할 수 있다.
- WSTV 최적화 문제의 이중 문제를 도출하고, 빠른 경사 투영 알고리즘을 적용하여 효율적으로 해결하였다.
- 다양한 가우시안 잡음 수준에서 실험을 수행한 결과, WSTV 모델이 기존 TV 기반 및 STV 모델에 비해 우수한 성능을 보였다.
Statistik
영상 복원 시 WSTV 모델은 다른 모델에 비해 더 높은 PSNR과 SSIM 값을 나타낸다.
특히 높은 수준의 가우시안 잡음(σ = 0.1, 0.15)에서 WSTV 모델의 성능이 두드러지게 향상된다.
Kutipan
"가중 행렬을 구조 텐서 전체 변동량 모델에 적용하여 영상의 국부 정보를 효과적으로 포착하고 세부 사항을 유지할 수 있는 새로운 영상 잡음 제거 모델을 제안한다."
"WSTV 최적화 문제의 이중 문제를 도출하고, 빠른 경사 투영 알고리즘을 적용하여 효율적으로 해결하였다."