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한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제15권 제5호
발행연도
2019.1
수록면
1,108 - 1,118 (11page)

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Non-local means (NLM) algorithm is an effective and successful denoising method, but it is computationallyheavy. To deal with this obstacle, we propose a novel NLM algorithm with fuzzy metric (FM-NLM) for imagedenoising in this paper. A new feature metric of visual features with fuzzy metric is utilized to measure thesimilarity between image pixels in the presence of Gaussian noise. Similarity measures of luminance andstructure information are calculated using a fuzzy metric. A smooth kernel is constructed with the proposedfuzzy metric instead of the Gaussian weighted L2 norm kernel. The fuzzy metric and smooth kernelcomputationally simplify the NLM algorithm and avoid the filter parameters. Meanwhile, the proposed FMNLMusing visual structure preferably preserves the original undistorted image structures. The performance ofthe improved method is visually and quantitatively comparable with or better than that of the current state-ofthe-art NLM-based denoising algorithms.

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