Abstract-Vi föreslår en effektiv ortonormal wavelet-domain video denoiserande algoritm baserad på en lämplig integrering av rörelsekompensation i en anpassad version av vår nyligen utarbetade Steins opartiska riskskattning eller linjär expansion av trösklar (SURE-LET) metod. För att dra full nytta av de starka spatio-temporala korrelationer av angränsande ramar, en global rörelsekompensation följt av en selektiv blockmatchning tillämpas först på angränsande ramar, vilket ökar deras tidsmässiga korrelationer utan att snedvrida den interframe bullerstatistik. Därefter utförs en multiframe interscale wavelet-tröskel för att tänja på den nuvarande centrala ramen. De simuleringar vi gjorde på standard gråskala videosekvenser för olika bullernivåer visar effektiviteten i den föreslagna lösningen för att minska additivt vitt Gaussian buller. Med en lättare beräkningsbelastning är våra resultat till och med konkurrenskraftiga med de flesta toppmoderna redundanta wavelet-baserade tekniker. Genom att använda en cykelspinnstrategi kan vår algoritm faktiskt överträffa dessa metoder. Index Terms-Block-matchning, Steins opartiska riskskattning eller linjär expansion av tröskelvärden (SURE-LET), video denoising, wavelet.
Luisier m.fl. REF föreslog en effektiv ortonormal wavelet-domain video denoising algoritm.
SURE-LET for Orthonormal Wavelet-Domain Video Denoising
{'venue': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}