• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권11호
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• pp.145-152
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• 2024

스마트폰의 보급화에 의해 영상은 쉽게 획득할 수 있지만 야간의 조명 조건의 불균형성 그리고 영상 데이터의 전송과 압축 과정에서 열화와 잡음(Noise)이 생성되기도 한다. 이러한 잡음을 최소화하고 영상 화질을 개선하기 위해 Non-Local Means(NLM)은 주변의 픽셀값이 아닌 이미지 내에서 현재 patch와 유사한 patch를 찾아 잡음을 제거한다. 하지만, 유사도를 측정하는 데 있어서 유사한 pactch가 커질수록 유용성이 떨어지는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Sum of Absolute Differences 연산을 이용하여 유사도를 계산하고 유사도에 따라 가중치를 적용하는 잡음 제거 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘을 사용하여 Salt and Pepper 잡음 이미지에 PSNR 개선이 평균 7.98dB 향상되며 NLM 대비 1.06dB 개선된다. 제안한 알고리즘을 기존 NLM 최적화 논문에 적용 하였을 때 성능 향상을 기대할 수 있다.