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

초록

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.