고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transform: FFT)은 입력신호가 주기적이라는 가정하에 빠른 계산량과 좋은 성능으로 영상복원에 다방면으로 적용되고 있다. 하지만 실제취득영상은 주기가 무한한 영역의 일부분을 한 주기로 가정하고, 또한 외부영역에 대한 정보손실로 인하여 경계왜곡이 발생한다. 본 논문은 현재까지 진행되어온 경계왜곡을 줄이기 위한 기술들에 대해 고찰정리 하였다. 뿐만 아니라 FFT의 계산량 감소를 위해 블록기반의 영상처리와 이때 발생하는 경계왜곡 감소를 위한 알고리듬을 제안한다. 외부영역의 정보를 알고 있는 경우의 보다 좋은 결과를 위하여 안쪽 블록과 바깥블록의 처리를 달리 적용하였다. 이러한 과정을 통해 경계왜곡을 줄이면서 고속으로 영상복원을 가능하게 한다.
Fast Fourier transform(FFT) is powerful, fast computation framework for convolution in many image restoration application. However, an actually observed image acquired with finite aperture of the acquisition device from the infinite background and it lost data outside the cropped region. Because of these the boundary artifacts are produced. This paper reviewed and summarized the up to date the techniques that have been applied to reduce of the boundary artifacts. Moreover, we propose a new block-based fast image restoration using combined extrapolation and edge-tapering without boundary artifacts with reduced computational loads. We apply edgetapering to the inner blocks because they contain outside information of boundary. And outer blocks use half-convolution extrapolation. For this process it is possible that fast image restoration without boundary artifacts.
