Abstract-Vi föreslår en vektor / matris förlängning av vår denoiserande algoritm som ursprungligen utvecklats för gråskala bilder, för att effektivt bearbeta flerkanaliga (t.ex., färg) bilder. Detta arbete följer vår nyligen publicerade SURE-LET-strategi där den dominerande algoritmen är parameteriserad som en linjär expansion av trösklar (LET) och optimerad med Steins opartiska riskestimat (SURE). Den föreslagna wavelet-tröskelfunktionen är punktvis och beror på koefficienterna på samma plats i de andra kanalerna, liksom på deras föräldrar i det grövre wavelet-delbandet. En icke-redundant, ortonormal, wavelettransform appliceras först på de bullriga data, följt av (subbandsberoende) vektor-värded tröskel av individuella flerkanaliga wavelet koefficienter som slutligen förs tillbaka till bilddomänen genom invers wavelettransform. Omfattande jämförelser med de senaste multiupplösningsalgoritmerna tyder på att vår algoritm, trots att den är icke-redundant, matchar kvaliteten på de bästa redundanta tillvägagångssätten, samtidigt som en hög beräkningseffektivitet och en låg CPU/minnesförbrukning upprätthålls. En Java demo på nätet illustrerar dessa påståenden. Index Terms-Color bild denoiserande, interskal beroenden, flerkanalig bild denoiserande, nonredundant transformers, ortonormala wavelet transformers (OWTs), Steins opartiska riskuppskattning (SURE).
Luisier et al:s arbete. REF representerar den senaste tekniken i multispektral bild denoiserande.
SURE-LET Multichannel Image Denoising: Interscale Orthonormal Wavelet Thresholding
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}