論文の概要: Image Speckle Noise Denoising by a Multi-Layer Fusion Enhancement Method based on Block Matching and 3D Filtering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.01055v1
• Date: Sat, 4 Jan 2020 08:17:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 12:58:31.343846
• Title: Image Speckle Noise Denoising by a Multi-Layer Fusion Enhancement Method based on Block Matching and 3D Filtering
• Title（参考訳）: ブロックマッチングと3次元フィルタリングに基づく多層融合法による画像スペックルノイズの除去
• Authors: Huang Shuo, Zhou Ping, Shi Hao, Sun Yu, Wan Suiren
• Abstract要約: ブロックマッチング3dフィルタ法 (BM3D) のスペックル雑音低減のために, 画像周波数領域多層融合促進法 (MLFE-BM3D) が提案されている。 自然画像と医用超音波画像の実験により、MLFE-BM3D法はBM3D法よりも優れた視覚効果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In order to improve speckle noise denoising of block matching 3d filtering (BM3D) method, an image frequency-domain multi-layer fusion enhancement method (MLFE-BM3D) based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) has been proposed. The method designs a NSCT hard threshold denoising enhancement to preprocess the image, then uses fusion enhancement in NSCT domain to fuse the preliminary estimation results of images before and after the NSCT hard threshold denoising, finally, BM3D denoising is carried out with the fused image to obtain the final denoising result. Experiments on natural images and medical ultrasound images show that MLFE-BM3D method can achieve better visual effects than BM3D method, the peak signal to noise ratio (PSNR) of the denoised image is increased by 0.5dB. The MLFE-BM3D method can improve the denoising effect of speckle noise in the texture region, and still maintain a good denoising effect in the smooth region of the image.
• Abstract（参考訳）: ブロックマッチング3次元フィルタリング法(bm3d法)のスペックルノイズデノージングを改善するために,nsct(nonsubsampled contourlet transform)に基づく画像周波数領域多層融合拡張法(mlfe-bm3d)を提案する。 本発明の方法は、画像前処理のためにNSCTハードしきい値デノイズ化強調部を設計し、次にNSCTドメイン内の融合強調部を用いて、NSCTハードしきい値デノイズ化前後の画像の予備推定結果をフューズし、最終的に、融合画像を用いてBM3Dデノイズ化を行い、最終的なデノイズ化結果を得る。 自然画像と医用超音波画像を用いた実験により, MLFE-BM3D法はBM3D法よりも優れた視覚効果が得られ, 鑑別画像のピーク信号とノイズ比(PSNR)は0.5dBに増大することがわかった。 MLFE-BM3D法はテクスチャ領域におけるスペックルノイズの消音効果を改善でき、画像の滑らかな領域において良好な消音効果を維持することができる。

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