Abstract-This paper introducerar ett nytt tillvägagångssätt för ortonormal wavelet image denoising. Istället för att postulera en statistisk modell för waveletkoefficienterna parametriserar vi direkt denoiseringsprocessen som en summa av elementära ickelinjära processer med okända vikter. Vi minimerar sedan en uppskattning av det genomsnittliga kvadratfelet mellan den rena bilden och den utsmyckade. Den viktigaste punkten är att vi har till vårt förfogande en mycket exakt, statistiskt opartisk, MSE uppskattning-Steins opartisk risk uppskattning-som beror på den bullriga bilden ensam, inte på den rena. Liksom MSE, är denna uppskattning kvadratisk i de okända vikterna, och dess minimering uppgår till att lösa ett linjärt system av ekvationer. Förekomsten av denna förhandsbedömning gör det onödigt att utarbeta en särskild statistisk modell för vågets koefficienter. I stället, och tvärtemot vad som är brukligt i litteraturen, betraktas dessa koefficienter inte längre som slumpmässiga. Vi beskriver en interscale ortonormal wavelet tröskel algoritm baserat på denna nya metod och visar sin nästan optimala prestanda-både när det gäller kvalitet och CPU krav-genom att jämföra den med resultaten av tre state-of-the-art nonredundant denoising algoritmer på en stor uppsättning av testbilder. Ett intressant resultat av denna studie är utvecklingen av en ny, gruppfördröjningsbaserad, förälder/barnförutsägelse i ett vågigt dyadiskt träd. Index Terms-Image denoising, interscal beroenden, ortonormal wavelet transform, Steins opartiska risk estimat (SURE) minimering.
Steins objektiva riskbedömningsmetod REF är en ortonormal tröskel för våget.
A New SURE Approach to Image Denoising: Interscale Orthonormal Wavelet Thresholding
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}