論文の概要: Image Restoration in Non-Linear Filtering Domain using MDB approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.09296v1
- Date: Wed, 20 Apr 2022 08:23:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-21 21:38:43.391261
- Title: Image Restoration in Non-Linear Filtering Domain using MDB approach
- Title（参考訳）: MDB法を用いた非線形フィルタリング領域の画像復元
- Authors: S. K. Satpathy, S. Panda, K. K. Nagwanshi, and C. Ardil
- Abstract要約: 画像強調の目的は、破損した画像から真のイメージを再構築することである。
画像劣化は、元の画像に異なる種類のノイズが加えられることによる可能性がある。
インパルスノイズは、局所的な近傍と一致しない灰色の値の画素を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposes a new technique based on a non-linear Minmax Detector
Based (MDB) filter for image restoration. The aim of image enhancement is to
reconstruct the true image from the corrupted image. The process of image
acquisition frequently leads to degradation and the quality of the digitized
image becomes inferior to the original image. Image degradation can be due to
the addition of different types of noise in the original image. Image noise can
be modelled of many types and impulse noise is one of them. Impulse noise
generates pixels with gray value not consistent with their local neighbourhood.
It appears as a sprinkle of both light and dark or only light spots in the
image. Filtering is a technique for enhancing the image. Linear filter is the
filtering in which the value of an output pixel is a linear combination of
neighborhood values, which can produce blur in the image. Thus a variety of
smoothing techniques have been developed that are non linear. Median filter is
the one of the most popular non-linear filter. When considering a small
neighborhood it is highly efficient but for large window and in case of high
noise it gives rise to more blurring to image. The Centre Weighted Mean (CWM)
filter has got a better average performance over the median filter. However the
original pixel corrupted and noise reduction is substantial under high noise
condition. Hence this technique has also blurring affect on the image. To
illustrate the superiority of the proposed approach, the proposed new scheme
has been simulated along with the standard ones and various restored
performance measures have been compared.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,画像復元のための非線形最小検出器ベースフィルタ(MDB)に基づく新しい手法を提案する。
画像強調の目的は、破損した画像から真の画像を再構成することである。
画像取得のプロセスは、しばしば劣化し、デジタル化された画像の品質は、元の画像よりも劣る。
画像劣化は、元の画像に異なる種類のノイズが加えられることによる可能性がある。
画像ノイズは多くのタイプでモデル化でき、インパルスノイズはその1つである。
インパルスノイズは、近傍と一致しないグレーの値を持つ画素を生成する。
光と暗の両方のスプリンクラー、または画像中の光点のみのスプリンクラーとして現れる。
フィルタリングは、画像を強化する技術である。
線形フィルタ(英: linear filter)は、出力画素の値が近傍値の線形結合であるフィルタリングであり、画像にぼやけが生じる可能性がある。
したがって、線形でない様々な平滑化技術が開発されている。
中央フィルターは最も人気のある非線形フィルタの1つである。
小さな近所を考えると、非常に効率的だが大きな窓があり、高騒音の場合、画像がよりぼやけてしまう。
中央重み付き平均(cwm)フィルタは、中央値フィルタよりも優れた平均性能を得た。
しかし、元の画素は劣化し、ノイズの低減は高ノイズ条件下でかなり大きい。
したがって、この技法は画像に対する影響もぼやけている。
提案手法の優位性を示すため,提案手法を標準方式とともに模擬し,様々な性能改善策を比較した。
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