본 논문은 추정된 잡음의 표준편차에 의해 개선된 가우시안 필터를 이용한 영상의 잡음 제거에 관한 연구이다. 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 새로운 방법을 제안한다. 새롭게 제안된 알고리즘은 먼저 입력 영상에 존재하는 잡음의 표준편차를 추정한 후 추정된 잡음의 표준편차를 이용하여 가우시안 필터의 표준편차를 적응적으로 변경함으로써 영상에 존재하는 잡음을 효과적으로 제거한다. 이때 잡음 추정은 적응 가우시안 필터링을 이용한 블록기반 잡음추정을 이용한다. 실험에서의 비교 결과, 제안된 알고리즘이 기존의 가우시안 필터에 비해 향상된 PSNR 값을 가짐을 확인하였고 영상에 존재하는 작은 디테일을 더 잘 보존함을 알 수 있었다. 또한 비교적 작은 노이즈가 첨가되었을 때 기존의 가우시안 필터보다 제안된 알고리즘이 훨씬 더 좋은 성능을 보였다.This paper is a study on image noise reduction of modified Gaussian filter by estimated standard deviation of noise. For effective noise reduction, we propose a new method. The proposed algorithm first estimates a standard deviation of noise in input image. By changing the standard deviation of Gaussian filter by the estimated standard deviation of noise adaptively, added noise is effectively removed. Noise estimation uses the block-based noise estimation using the adaptive Gaussian filtering. Comparative results from experiments show that the proposed algorithm has improved performances in terms of PSNR and also preserves better the fine details of the processed image as opposed with the Gaussian filter. When relatively small levels of noise added, the proposed algorithm shows better performance than the Gaussian filter.