본 논문은 빠른 연산(수렴)을 위한 적응 반복 하이브리드 영상 복원 알고리즘을 제안한다. 공간 영역의 국부제약 정보 설정을 위해 국부 영역의 분산, 평균, 국부 최대값을 이용하였다. 반복 기법을 이용하여 매 반복 해에서 얻어진 복원 영상으로부터 상기 제약 정보를 설정하고, 국부 완화도 결정을 위해 사용된다. 제안된 방식은 일반적인 RCLS(Regularized Constrained Least Squares) 방식에 비해 빠른 수렴속도와 더 좋은 성능을 얻을 수 있다.
This paper presents an iterative adaptive hybrid image restoration algorithm for fast convergence. The local variance, mean, and maximum value are used to constrain the solution space. These parameters are computed at each iteration step using partially restored image at each iteration, and they are used to impose the degree of local smoothness on the solution. The resulting iterative algorithm exhibits increased convergence speed and better performance than typical regularized constrained least squares (RCLS) approach.
