아이공의 AI 공부 도전기

컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석 10-4. Non-Local Mean denoising

 

본 내용은 Edwith의 컴퓨터비전, 머신러닝, 딥러닝을 이용한 의료영상분석을 요약 정리한 내용으로 DGIST 박상현 교수님과 Edwith, STAR-MOOC에 그 저작권이 있음을 미리 공지합니다.

URL : https://www.edwith.org/medical-20200327/lecture/63178?isDesc=false

 

Non-local Mean Denoising

Image self-similarity

patch 추출 시 유사한 점들이 많음

similarity 계산 -> 모서리는 밝게 주변은 어둡게 얻어질 것

Idea : 높은 similarity를 가지는 patch들을 활용하여 patch의 값을 정하는 것(weighted sum을 통해 Denoising이 가능)

 

"A non local algorithm for image denoising", CVPR 2005

https://ieeexplore.ieee.org/document/1467423

 

A non-local algorithm for image denoising

We propose a new measure, the method noise, to evaluate and compare the performance of digital image denoising methods. We first compute and analyze this method noise for a wide class of denoising algorithms, namely the local smoothing filters. Second, we

ieeexplore.ieee.org

 

 

I : weighted sum function

W : weight를 다 더한 값

h : 기울기를 조절해주는 파라미터

 

$N_p, \ N_q$가 같으면 exponential은 1, 거리가 멀면 0

 

간단하지만 성능이 좋음

Dictionary Learning과 관련이 깊음

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