Abstract-Image denoising algoritmer antar ofta en additiv vit Gaussian brus (AWGN) process som är oberoende av de faktiska RGB-värden. Sådana metoder kan inte effektivt ta bort färgbuller som produceras av dagens CCD digitalkamera. I detta dokument föreslår vi en enhetlig ram för två uppgifter: automatisk uppskattning och avlägsnande av färgbuller från en enda bild med hjälp av bitvis släta bildmodeller. Vi introducerar bullernivåfunktionen (NLF), som är en kontinuerlig funktion som beskriver bullernivån som en funktion av bildens ljusstyrka. Vi uppskattar sedan en övre gräns för den verkliga NLF genom att montera en lägre kuvert till standardavvikelser per segment bild varianser. För denoisering tas färgbruset bort avsevärt genom att pixelvärden projiceras på en linje som passar RGB-värdena i varje segment. Sedan konstrueras ett Gaussiskt villkorligt slumpmässigt fält (GCRF) för att få den underliggande rena bilden från den bullriga inmatningen. Omfattande experiment utförs för att testa den föreslagna algoritmen, som visar sig överträffa toppmoderna denoiserande algoritmer. Index Terms-Image denoising, bitvis slät bildmodell, segmentering-baserade datorseende algoritmer, bulleruppskattning, Gaussian villkorliga slumpmässiga fält, automatisk vision system.
En automatisk metod för mätning av färgbrus från en enda bild med hjälp av Noise Level Function (NLF) och en Gaussian Conditional Random Field (GCRF) baserad borttagningsteknik föreslogs i REF för att producera en ren bild från bullriga inmatning.
Automatic Estimation and Removal of Noise from a Single Image
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}