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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김정환 (한양대학교) 정제창 (한양대학교)
저널정보
한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제21권 제1호
발행연도
2016.1
수록면
60 - 65 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2016

영상 잡음 제거를 위한 주성분 분석 기반 비 지역적 평균 알고리즘의 효율적인 공분산 행렬 계산 방법
김정환 ,  정제창 방송공학회논문지 2016.01 학술저널

2015

주성분 분석을 활용한 Non-local means 에서의 효율적인 공분산 행렬 계산 연구
김정환 ,  이민정 ,  정제창 한국방송미디어공학회 학술발표대회 논문집 2015.07 학술대회자료

초록· 키워드

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본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음 (noise) 들을 제거하는 방법 중 하나인 비 지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 먼저 소개하고 비 지역적 평균 알고리즘의 개선된 방법 중 하나인 주성분 분석 (principal component analysis, PCA) 기반의 알고리즘에 대해서도 소개한다. 주성분 분석을 활용하기 위해서는 선행적으로 공분산 행렬 (covariance matrix)을 구해야 하는데, 영상의 모든 픽셀들을 대상으로 하였을 때 이 공분산 행렬을 구하기 위해서는 큰 크기를 가지는 행렬 곱 연산이 필요하다. 만약 비 지역적 평균 알고리즘의 영상 패치 (neighborhood patch) 의 크기를 S × S = S<SUP>2</SUP>, 영상 전체의 픽셀 수를 Q라고 한다면 공분산 행렬을 구하기 위해서는 S<SUP>2</SUP> × Q크기의 행렬 곱 연산이 필요하게 된다. 이는 영상의 특성을 고려하면 비효율적인 연산이다. 따라서 본 논문에서는 공분산 행렬을 효율적으로 구하기 위해, 영상 패치들간의 일정 간격을 유지하면서 샘플링을 하는 방법을 제안하고자 한다. 최종적으로, 샘플링 후에는 S<SUP>2</SUP>×f loor (Width/l) ×(Height/l) 크기를 가진 행렬의 곱 연산으로 공분산 행렬을 구할 수 있다.
#image processing #denoising #non-local means #principal components analysis #covariance matrix

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 비 지역적 평균 알고리즘 (Non-local means algorithm)
Ⅲ. 주성분 분석 기반 비 지역적 평균 알고리즘 (Principal neighborhood dictionary non-local means)
Ⅳ. 효율적인 공분산 행렬 계산
Ⅴ. 실험 결과
Ⅵ. 결론
참고문헌 (References)

참고문헌 (7)

참고문헌 신청
A. Buades, B. Coll, and J.-M. Morel, “A non-local algorithm for image denoising,” CVPR, vol. 2, pp. 60-65, June, 2005. google schola T. Tasdizen, “Principal neighborhood dictionaries for nonlocal means image denoising,” IEEE Trans., Image processing, vol. 18, no. 12, pp. 2649-2660, Sep, 2009. google schola J. Salmon, “On two parameters for denoising with non-local means,” IEEE Signal processing letters, vol. 17, no. 3, pp. 269-272, Jan, 2010. google schola L. I Smith, “A tutorial on principal components analysis,” Feb, 2002, http://www.cs.otago.ac.nz/cosc453. C. Tomasi and R. Manduchi, “Bilateral filtering for gray and color images,” ICCV, pp. 839-846, Jan, 1998. google schola

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