[졸업논문] Nonlinear Anisotropic Diffusion Filtering
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작성일 23-05-16 00:40
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그 결과, nonlinear filtering 방법이 연구되면서 filtering 후에도 edge 데이터 보존과 불필요한 영역의 blurring 현상을 改善(개선) 시킬 수 있었다. 먼저 Isotropic Diffusion 방식으로 영상의 Smoothing effect를 改善(개선) 시킨 Perona-Malik Diffusion[1]이다.설명
기존의 filtering 방식은 불필요한 영역처리를 위해 linear한 방법으로 filtering하게 되어, 영상의 blurring현상이나 edge 데이터가 손실되는 등의 문제 점이 있었다. 하지만, 영상의 불일치, edge의 blurring 현상때문에 Nonlinear Difuusion이 연구되었다. Anisotropic Diffusion 방식은 두 가지로 나뉘는데, edge 데이터 보존과 잡음제거를 위해 방향성을 고려하여 filtering한 Edge Enhancing Diffusion, 손금과 같은 선 영상을 방향성을 가지고 filtering하는 Coherence Enhancing Diffusion이다.
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[졸업논문] Nonlinear Anisotropic Diffusion Filtering
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다. 이는 2-D 뿐만
영상의 향상기술(image enhancement)은 영상처리에 포함되는 기술이다. 하지만, 영상의 불일치, edge의 blurring 현상때문에 Nonlinear Difuusion이 연구되었다. 논문에서는 Nonlinear Diffusion Filtering 기법을 intro 하고, 이를 쉽게 이해하기 위해 MATLAB GUI로 Toolbox를 만들어 그 결과를 비교하였다.
영상improvement(개선)처리를 위해 이전에는 Gaussian function을 사용했다.
Ⅰ. 서론
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순서
영상개선처리를 위해 이전에는 Gaussian function을 사용했다.
Linear Diffusion Filtering 방식으로 영상을 Smoothing 처리하는 Gaussian Function Diffusion은 edge 불일치의 결점, 2차원 이상일 때 새로운 극 값이 생기는 결점이 발생한다. 이를 改善(개선) 하기 위한 Nonlinear Diffusion Filtering은 크게 Isotropic Diffusion과 Ansiotropic Diffusion으로 나누어진다. 논문에서는 Nonlinear Diffusion Filtering 기법을 소개하고, 이를 쉽게 이해하기 위해 MATLAB GUI로 Toolbox를 만들어 그 결과를 비교하였다. 영상처리 기술은 첫째, 영상을 더욱 높은 질의 영상으로 만들고, 둘째, Smoothing 시켜 잡음을 없애고 셋째, 영상의 중요 정보들을 더욱 두드러지게 하고, 넷째, 다른 영상의 일부분으로부터 새로운 영상을 만들어 내고, 다섯째, 영상을 획득하는 동안에나 획득한 후에 변질된 영상을 복원시키는 것으로 나뉜다.
