국문목차
표제지=0,1,4
목차=i,5,2
그림 목차=iii,7,1
표 목차=iv,8,2
논문 개요=vi,10,2
I. 서론=1,12,1
1.1 연구의 필요성과 목적=1,12,2
1.2 연구 내용=2,13,2
1.3 논문의 구성=3,14,2
II. 초고해상도 영상 복원=5,16,1
2.1 초고해상도 영상 열화 모델=5,16,3
2.2 A-prior penalty 모델에 따른 MAP(Maximum A Posteriori) 추정법=8,19,2
2.2.1 Quadratic Regularization=9,20,4
2.2.2 윤곽선 보존 regularization:Non-quadratic penalty 함수=12,23,5
III. 윤곽선 보존을 위한 초고해상도 영상 복원의 변수 추정법=17,28,1
3.1 Regularization 변수 추정법=17,28,1
3.1.1 CV(Cross-Validation)[4]=17,28,2
3.1.2 GCV(Generalized Cross-Validation)[4]=19,30,1
3.2 Huber penalty 함수의 threshold 추정법=20,31,1
3.2.1 Quadratic과 Huber Penalty 함수의 비를 이용한 threshold 추정법 제안=20,31,6
3.2.2 제안한 추정법의 실제적인 구현 방법 제안=25,36,3
IV. 실험 결과 및 분석=28,39,2
4.1 윤곽선 보존을 위한 초고해상도 영상복원 방법과 기존의 방법들의 결과 비교 분석=30,41,2
4.2 GCV 방법의 유효성 입증=32,43,2
4.3 원본 영상을 통해 구한 변수와 복원 영상을 통해 구한 변수 비교=34,45,21
V. 실험 데이터 분석 및 추후 연구 과제=55,66,1
5.1 입력되는 영상의 noise 표준 편차가 작은 경우=55,66,1
5.2 Regularization 변수와 Huber 함수 threshold의 관계=56,67,2
VI. 결론=58,69,1
참고문헌=59,70,3
ABSTRACT=62,73,2
감사의 글=64,75,1
그림1.1 초고해상도 영상 복원=3,14,1
그림2.1 Quadratic 함수와 Huber 함수(δ=3)=13,24,1
그림3.1 실제 Lena와 Boat 영상에 대한 δ에 따른 Px0(이미지참조)=21,32,1
그림3.2 원본 Lena 영상의 Histogram 과 Laplacian model(α=0.1240)=22,33,1
그림3.3 실제 원본 미분 영상과 Laplacian PDF model을 통한 δ에 따른 Px0(이미지참조)=24,35,1
그림3.4 Noise 표준편차가 2인 저해상도 영상 16장을 Quadratic penalty로 복원된 미분 영상과 Lapiacian PDF model을 통한 δ에 따른 PxGCV(이미지참조)=27,38,1
그림4.1 저해상도 영상을 만드는 과정=29,40,1
그림4.2 실험에 사용된 고해상도 영상과 16장의 저해상도 영상 중 한 장=29,40,1
그림4.3 기존에 연구된 초고해상도 영상 복원 방법 결과=31,42,1
그림5.1 λ와 δ의 변화에 따라 복원된 영상의 PSNR=55,66,1
그림5.2 λ의 변화에 따른 최적 δ의 값=57,68,1
그림5.3 λ의 변화에 따른 최적 δ에서의 PSNR=57,68,1
표4.1 각 대표 영상의 λBest와 λGCV 비교(이미지참조)=33,44,1
표4.2 원본 영상에서 최적의 PSNR을 가지는 λBest와 δBest(이미지참조)=35,46,1
표4.3 GCV로 구한 λGCV(이미지참조)와 그 경우 최적의 PSNR을 가지는 δGCV=35,46,1
표4.4 복원 영상의 Preal과 PLaplacian(이미지참조)=37,48,1
표4.5 각 복원 영상에 대한 실제 noise 표준편차와 추정한 noise 표준 편차 비교=37,48,1
표4.6 복원 영상의 평균 P에 대한 δ와 PSNR(이미지참조)=38,49,1
표4.7 복원된 Lena 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=39,50,1
표4.8 복원된 Lena 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=40,51,1
표4.9 복원된 Lena 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=41,52,1
표4.10 복원된 Lena 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=42,53,1
표4.11 복원된 Boat 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=43,54,1
표4.12 복원된 Boat 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=44,55,1
표4.13 복원된 Boat 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=45,56,1
표4.14 복원된 Boat 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=46,57,1
표4.15 복원된 Barbara 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=47,58,1
표4.16 복원된 Barbara 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=48,59,1
표4.17 복원된 Barbara 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=49,60,1
표4.18 복원된 Barbara 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=50,61,1
표4.19 복원된 Gold hill 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=51,62,1
표4.20 복원된 Gold hill 영상(noise dev=2)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=52,63,1
표4.21 복원된 Gold hill 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(1)=53,64,1
표4.22 복원된 Gold hill 영상(noise dev=4)의 λ와 δ의 변화에 따른 PSNR(2)=54,65,1