Abstract
This paper proposed a regularized iterative image restoration by using method of conjugate gradient. Compared with conventional iterative methods, method of conjugate gradient has a merit to converte toward a solution as a super-linear convergence speed. But because of those properties, there are several artifacts like ringing effects and the partial magnification of the noise in the course of restoring the images that are degraded by a defocusing blur and additive noise. So, we proposed the regularized method of conjugate gradient applying constraints. By applying the projectiong constraint and regularization parameter into that method, it is possible to suppress the magnification of the additive noise. As a experimental results, we showed the superior convergence ratio of the proposed mehtod compared with conventional iterative regularized methods.
공액 경사법을 이용한 정칙화 반복 복원 방법에 관하여 논하였다. 기존의 반복 복원 방법에 비하여, 공액 경사법을 이용한 반복 복원 방법은 초선형적인 속도로 해에 수렴한다는 장점을 지닌다. 그러나, 이와 같은 성질로 인해 잡음과 흐려짐현상으로 훼손된 영상을 복원하는 과정에서 잡음의 증폭이나 파문현상과 같은 결합을 갖게된다. 본 논문은 구속 조건을 적용한 정칙화 공액 경사법을 제안한다. 정칙화 공액 경사법에 정칙화 구속 조건과 정칙화 변수를 적용함으로서, 영상에서 윤곽 부분의 평활화없이 파문 현상을 감소시킬 수 있을 뿐 아니라, 가산 잡음의 증폭을 억제할 수 있다는 장점을 지닌다. 실험 결과를 통하여 기존의 정칙화 반복 복원 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법이 수렴비에 우수함을 증명하였다.
