
초록
기존의 대부분 이미지 노이즈 제거 방법은 파괴된 노이즈를 가산성 백색 가우시안 노이즈(AWGN)로 가정합니다. 그러나 실제 세계의 노이즈 이미지에서 발생하는 노이즈는 AWGN보다 훨씬 복잡하며, 간단한 해석적 분포로 모델링하기 어렵습니다. 따라서 문헌에 소개된 많은 최신 노이즈 제거 방법들이 CCD 또는 CMOS 카메라로 촬영된 실제 세계의 노이즈 이미지에 적용될 때 그 효과가 크게 떨어집니다. 본 논문에서는 강건한 실제 세계 이미지 노이즈 제거를 위한 삼변량 가중 희소 코딩(TWSC) 방식을 개발하였습니다. 구체적으로, 희소 코딩 프레임워크의 데이터 항과 정규화 항에 세 가지 가중 행렬을 도입하여 실제 세계의 노이즈 통계와 이미지 사전 정보를 특징화하였습니다. TWSC는 선형 등식 제약 문제로 재구성할 수 있으며, 대체 방향 승수법(Alternating Direction Method of Multipliers, ADMM)으로 해결할 수 있습니다. 제안된 알고리즘의 해의 존재성과 유일성, 수렴성을 분석하였습니다. 광범위한 실험을 통해 제안된 TWSC 방식이 실제 세계의 노이즈를 제거하는 데 있어 최신 노이즈 제거 방법들보다 우수함을 입증하였습니다.