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주성분 분석을 활용한 Non-local means 에서의 효율적인 공분산 행렬 계산 연구

Title
주성분 분석을 활용한 Non-local means 에서의 효율적인 공분산 행렬 계산 연구
Other Titles
A Study to Calculate an Efficient Covariance Matrix of Non-local Means with Principal Components Analysis
Author
정제창
Issue Date
2015-07
Publisher
한국방송공학회
Citation
2015년도 한국방송공학회 하계 학술대회, 2015.7, page. 205-207
Abstract
본 논문에서는 먼저 주성분 분석 (Principal components analysis, PCA) 을 활용한 Non-local means(NLM) 을 소개하고, 주성분 분석을 하기 위해 필수적인 공분산 행렬 계산을 효율적으로 하는 방법을 제안한다. NLM 에서의 Neighborhood patch 의 크기를 S × S = S2 , 이미지 전체의 픽셀 수를 Q 일 때 공분한 행렬을 계산 하기 위해서는 S2 ×Q 크기를 가지는 행렬간의 곱 연산이 필요하다. 결론적으로 본 논문에서는 이 행렬의 크기를 줄임으로써 PSNR (Peak signal-to-noise ratio) 의 손실 없이 NLM 의 복잡도를 줄일 수 있음을 보여준다.
URI
http://www.dbpia.co.kr/Journal/ArticleDetail/NODE06396465?TotalCount=1&Seq=1&q=%5B%EC%A3%BC%EC%84%B1%EB%B6%84%20%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%9D%84%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20Non-local%20means%20%EC%97%90%EC%84%9C%EC%9D%98%20%ED%9A%A8%EC%9C%A8%EC%A0%81%EC%9D%B8%20%EA%B3%B5%EB%B6%84%EC%82%B0%20%ED%96%89%EB%A0%AC%20%EA%B3%84%EC%82%B0%20%EC%97%B0%EA%B5%AC%C2%A7coldb%C2%A72%C2%A751%C2%A73%5D&searchWord=%EC%A0%84%EC%B2%B4%3D%5E%24%EC%A3%BC%EC%84%B1%EB%B6%84%20%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%9D%84%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20Non%26%2345%3Blocal%20means%20%EC%97%90%EC%84%9C%EC%9D%98%20%ED%9A%A8%EC%9C%A8%EC%A0%81%EC%9D%B8%20%EA%B3%B5%EB%B6%84%EC%82%B0%20%ED%96%89%EB%A0%AC%20%EA%B3%84%EC%82%B0%20%EC%97%B0%EA%B5%AC%5E*&Multimedia=0&isIdentifyAuthor=0&Collection=0&SearchAll=%EC%A3%BC%EC%84%B1%EB%B6%84%20%EB%B6%84%EC%84%9D%EC%9D%84%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%95%9C%20Non%26amp%3B%2345%3Blocal%20means%20%EC%97%90%EC%84%9C%EC%9D%98%20%ED%9A%A8%EC%9C%A8%EC%A0%81%EC%9D%B8%20%EA%B3%B5%EB%B6%84%EC%82%B0%20%ED%96%89%EB%A0%AC%20%EA%B3%84%EC%82%B0%20%EC%97%B0%EA%B5%AC&isFullText=0&specificParam=0&SearchMethod=0&Sort=1&SortType=desc&Page=1&PageSize=20http://hdl.handle.net/20.500.11754/26439
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