Myungjoo Kang
서울대학교 협동과정 인공지능 전공 · 컴퓨터과학
강명주 교수의 연구실은 주로 간섭계 영상 시스템, 특히 위성 영상에서 발생하는 스펙클 노이즈 제거에 초점을 맞추고 있습니다. 다이내믹 스펙클 노이즈의 특성과 그에 기반한 변분 모델링 기법을 활용해 이미지 복원의 정확성과 효율성을 향상시키는 데 주력하고 있으며, 특히 TV 기반 모델과 최대사후확률 추정법을 접목한 혁신적인 알고리즘 개발을 진행하고 있습니다. 연구는 의료 영상, 위성 영상, 비파괴 검사 등 다양한 응용 분야에 영향을 미치고 있습니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
The fully developed speckle (multiplicative noise) naturally appears in coherent imaging systems, such as synthetic aperture radar. Since the speckle is multiplicative, it is difficult to interpret observed data. Total variation (TV) based variational models have recently been used in the removal of the speckle because of the strong edge preserving property of TV and reasonable computational cost. However, the fidelity term (or negative log-likelihood) of the original variational model [G. Auber
