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Blind deconvolution of bi-level images based on high order statistics

Blind deconvolution of bi-level images based on high order statistics
Issue Date
대학원 전자정보통신공학과
이화여자대학교 대학원
최근 텍스트나 바코드, 자동차 번호판과 같은 이진 영상의 자동 인식 분야에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상 획득 과정에서 영상 시스템의 하드웨어적인 한계 또는 영상 시스템과 물체간의 초점이 맞지 않는 문제 등으로 인하여 영상이 흐려지는 블러링 (blurring) 현상이 발생하게 된다. 블러링은 물리적으로 영상 획득 시스템 내에서 영상 획득 시 발생하는 하나의 빛이 영상 전반에 퍼지게 되면서 발생하는 것으로, 퍼진 형태를 point spread function (PSF)라 지칭한다. 그리고 블러 영상은 PSF와 원 영상이 컨볼루션 (convolution) 되어 나타내어진 결과 영상이다. 따라서 블러된 영상으로부터 원 영상을 복원하는 문제를 디컨볼루션 (deconvolution) 이라 하며 영상처리 응용 분야에서 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 High Order Statistics (HOS) 기반 알고리즘을 이용하여 이진 영상에 적합한 blind deconvolution 알고리즘 개발에 초점을 맞추었다. 기존의 k차 cumulant, kurtosis 등 HOS 기반 방법들은 원신호가 i.i.d 경우에 한해 적용이 가능하다. 하지만 이진 영상의 경우 unit step 함수들의 조합으로 신호들 간 correlation이 존재하여 적용이 불가능 하다. 기초 연구로 인접 픽셀 간 밝기 차이를 이용한 목적함수를 사용하는 알고리즘이 개발되었으나, 원 영상일 때 목적함수가 최대가 된다는 보장이 없는 방법이다. 또한 밝기 값 차이를 구하는 과정에서 잡음 성분이 증폭되어 잘못된 영상을 추정하는 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 이진 영상이 두 가지 밝기만을 가진다는 정보를 이용하여 이진 영상일 때 새로운 목적함수를 제안한다. 또한 역필터로써 위너 필터 형태의 필터를 적용함으로써 잡음에 강인한 방법을 제시하였다.;In this paper, we propose a novel blind deconvolution algorithm for bi-level images based on high order statistics (HOS). Existing HOS-based methods suchs minimum entropy deconvolution method (MED) can be applied only for the case that the intensity values of true image are the samples of distributed random variables. However, since bi-level images has correlations between adjacent pixels in the image, the performance of the MED method is limited. To overcome the problem, another method that is based on the intensity difference between neighboring pixels was proposed. However, it is not guaranteed that the objective function of the method is maximized even for noise free image. Furthermore, noise can be amplified during the process of calculating the intensify differences, thus might mislead the estimated results. In this paper, unlike the conventional methods, the proposed method does not use unrealized i.i.d assumption. But we propose a novel objective function that incorporates a priori information that the true image is bi-level. In addition, we propose wiener filter to achieve robustness to noise. In the simulations and experiments, the proposed method outperformed the conventional MED method in terms of MSE (mean square error), BER (bit error rate).
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