論文の概要: Cross-boosting of WNNM Image Denoising method by Directional Wavelet
Packets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04431v1
- Date: Thu, 9 Jun 2022 11:37:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 22:03:26.746232
- Title: Cross-boosting of WNNM Image Denoising method by Directional Wavelet
Packets
- Title（参考訳）: 指向性ウェーブレットパケットを用いたWNNM画像復調方式のクロスブースティング
- Authors: Amir Averbuch, Pekka Neittaanm\"aki, Valery Zheludev, Moshe Salhov and
Jonathan Hauser
- Abstract要約: 本稿では、方向性準解析ウェーブレットパケット(qWP)と最先端の重み付き核ノルム最小化法(WNNM)を併用した画像復号方式を提案する。
提案手法では, 粗悪な画像においても, エッジや微細なテクスチャパターンをキャプチャするqWPdn機能を結合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7648976108201815
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The paper presents an image denoising scheme by combining a method that is
based on directional quasi-analytic wavelet packets (qWPs) with the
state-of-the-art Weighted Nuclear Norm Minimization (WNNM) denoising algorithm.
The qWP-based denoising method (qWPdn) consists of multiscale qWP transform of
the degraded image, application of adaptive localized soft thresholding to the
transform coefficients using the Bivariate Shrinkage methodology, and
restoration of the image from the thresholded coefficients from several
decomposition levels. The combined method consists of several iterations of
qWPdn and WNNM algorithms in a way that at each iteration the output from one
algorithm boosts the input to the other. The proposed methodology couples the
qWPdn capabilities to capture edges and fine texture patterns even in the
severely corrupted images with utilizing the non-local self-similarity in real
images that is inherent in the WNNM algorithm.
Multiple experiments, which compared the proposed methodology with six
advanced denoising algorithms, including WNNM, confirmed that the combined
cross-boosting algorithm outperforms most of them in terms of both quantitative
measure and visual perception quality.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,指向性準解析ウェーブレットパケット(qwps)と最先端重み付き核ノルム最小化アルゴリズム(wnnm)を組み合わせた画像デノイジング方式を提案する。
劣化した画像のマルチスケールqWP変換と、バイバリエート収縮法を用いて局所化ソフトしきい値の変換係数への適応的局所化の適用と、しきい値係数から複数の分解レベルから画像の復元からなるqWPベースのデノナイジング法(qWPdn)である。
組み合わせた手法は、qWPdnとWNNMのアルゴリズムの繰り返しからなり、各反復で1つのアルゴリズムからの出力が入力をもう1つのアルゴリズムに増強する。
提案手法は,wnnmアルゴリズムに固有な実画像における非局所的自己相似性を利用して,破損画像においてもエッジと微細なテクスチャパターンをキャプチャするqwpdn機能を組み合わせる。
提案手法と、WNNMを含む6つの先進デノベーションアルゴリズムを比較した複数の実験により、組み合わせたクロスブースティングアルゴリズムは、定量的測度と視覚的知覚品質の両方において、その大部分を上回っていることを確認した。
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