Abstract-Vi föreslår en ny strategi för bild denoisering, baserat på bild-domän minimering av en uppskattning av den genomsnittliga kvadraten fel-Steins opartisk risk uppskattning (SURE). Till skillnad från de flesta befintliga denoiserande algoritmer, med hjälp av Sure gör det onödigt att hypothesize en statistisk modell för den ljudlösa bilden. En viktig punkt i vår strategi är att även om (icke-linjär) bearbetning utförs i en transformerad domän-typiskt, en odecimerad diskret wavelettransform, men vi tar också upp icke-ortonormal transforms-denna minimering utförs i bilddomänen. Faktum är att vi visar att när omvandlingen är en "tät" ram (en odecimerad vågetttransform med hjälp av ortonormala filter), ger separat subband minimering betydligt sämre resultat. För att vår strategi ska vara livskraftig lägger vi till en annan princip, att denoiseringsprocessen kan uttryckas som en linjär kombination av elementära denoiserande processer-linjär utvidgning av tröskelvärden (LET). Beväpnad med SURE- och LET-principerna visar vi att en denoiserande algoritm endast innebär att lösa ett linjärt ekvationssystem som uppenbarligen är snabbt och effektivt. Ganska anmärkningsvärt, de mycket konkurrenskraftiga resultat som uppnås genom att utföra en enkel tröskel (bild-domän SURE optimerad) på de odecimerade Haar wavelet koefficienter visar att SURE-LET principen har en enorm potential.
Författare föreslog en denoiserande algoritm parameteriserad som en linjär expansion av tröskelvärden REF.
The SURE-LET Approach to Image Denoising
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}