DCT 및 FFT 주파수 분석 기반 NLM 필터링을 위한 적응형 탐색 패치 선택 전처리 기법
Adaptive Search Patch Selection Preprocessing in NLM Filtering Based on DCT and FFT Frequency Analysis
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초록
영상 매체 활용의 증가로 영상처리의 중요성이 강조되고 있으며, 특히 영상 분석에 직접적인영향을 미치는 잡음에 대한 효과적인 잡음 제거 기법 연구가 필수적이다. Non-Local Means(NLM) 필터는 유사한 영역을 탐색하여 잡음을 제거하는 효과적인 방식으로 널리 사용되고 있으나, 단일크기의 Search Patch 사용으로 이미지 내 영역별 특성을 고려하지 못해 잡음 제거 성능이 제한된다. 본 논문에서는 이미지를 주파수 영역으로 변환하고 주파수 정보를 활용해 구분한 영역에 따라 Search Patch의 크기를 적응적으로 조절하는 NLM 필터의 전처리 기법을 제안한다. 제안하는전처리 기법을 NLM 필터에 적용하였을 때 PSNR이 기존 NLM 필터 대비 평균 2.50 dB, 최대8.24 dB 향상되었으며 이를 통해 제안하는 전처리 기법이 NLM 필터의 잡음 제거 성능을 향상시킴을 알 수 있다.
Abstract
With the increasing use of visual media, the importance of image processing has grown, and effective denoising techniques are essential as noise directly affects image analysis. The Non-Local Means (NLM) filter, which removes noise by searching for similar regions, is widely used but limited because a fixed search patch size does not account for regional characteristics. This paper proposes a preprocessing method that transforms images into the frequency domain and adaptively adjusts the search patch size of the NLM filter according to frequency-based region separation. When applied to the NLM filter, the proposed preprocessing technique improved the PSNR by an average of 2.50 dB and up to 8.24 dB, confirming its effectiveness in enhancing denoising performance.