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제목 [CISS 세미나] Skellam distribution을 이용한 노이즈 모델 및 이의 응용 등록일 2013.03.04 22:17

 

Skellam distribution을 이용한 노이즈 모델 및 이의 응용

 

 

         일시 : 2013. 3. 6 (수) 오후 2시
 
         장소 : 김병호 IT 융합빌딩 3층 304호 세미나실
 
         연사 : 황영배 선임연구원 (KETI)

         -       1997.03~2001.02 KAIST, 전기 및 전자공학 전공, 학사졸업 

         -       2001.03~2003.02 KAIST, 전기 및 전자공학 전공, 석사졸업

         -       2003.03~2009.02 KAIST, 전기 및 전자공학 전공, 박사졸업

 

         문의 : 전성혜 (042-350-5423, shema@kaist.ac.kr)

 

Abstract : By the laws of quantum physics, pixel intensity does not have a true value, but should be a random variable. Contrary to the conventional assumptions, the distribution of intensity may not be an additive Gaussian. We propose to directly model the intensity difference, and show its validity by an experimental comparison to the conventional additive model. As a model of the intensity difference, we present a Skellam distribution derived from the Poisson photon noise model. This modeling induces a linear relationship between intensity and Skellam parameters, while conventional variance computation methods do not yield any significant relationship between these parameters under natural illumination. The intensity-Skellam line is invariant to scene, illumination and even most of camera parameters. We also propose practical methods to obtain the line using a color pattern and an arbitrary  image under a natural illumination. Because the Skellam parameters that can be obtained from this linearity determine a noise distribution for each intensity value, we can statistically determine whether any intensity difference is caused by an underlying signal difference or by noise. We demonstrate the effectiveness of this new noise model by applying it to practical applications of background subtraction and edge detection. Based on Skellam noise modeling, we propose a novel derivative measure based on the probability of intensity difference that is defined by observed intensities and their true intensities. Because the true intensity cannot be estimated accurately only using two observed intensities, the probability is marginalized to consider an entire set of possible true values. The proposed measure not only considers intensity dependent noise effectively using a distribution of intensity difference, but also computes the relevant difference of two corresponding pixels that have different true intensities by extending the same intensity assumption in previous works. Using the proposed measure, the estimation result of image derivative for synthetic noisy signals is closer to the ground truth than most of previous measures. We apply the proposed measure for block matching and corner detection that compute intensity similarity in the temporal domain and image derivative in the spatial domain, respectively.

 


     연구책임자 및 참여연구자 분들의 많은 관심과 참여 부탁 드립니다.

 

     감사합니다.

 

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