論文の概要: AT-2FF: Adaptive Type-2 Fuzzy Filter for De-noising Images Corrupted with Salt-and-Pepper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.05392v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 07:40:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-15 08:45:59.536527
• Title: AT-2FF: Adaptive Type-2 Fuzzy Filter for De-noising Images Corrupted with Salt-and-Pepper
• Title（参考訳）: at-2ff:ソルト・アンド・ペッパーによる脱ノイズ画像の適応型2型ファジィフィルタ
• Authors: Vikas Singh
• Abstract要約: 本稿では,SAPノイズ除去のための適応しきい値付き2型ファジィ重み付き平均フィルタを提案する。 得られた識別画像は、異なるフィルタリング法と比較して、エッジ、コーナー、その他の鋭い構造といった画像の特徴を保存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.13346540846783
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Noise is inevitably common in digital images, leading to visual image deterioration. Therefore, a suitable filtering method is required to lessen the noise while preserving the image features (edges, corners, etc.). This paper presents the efficient type-2 fuzzy weighted mean filter with an adaptive threshold to remove the SAP noise. The present filter has two primary steps: The first stage categorizes images as lightly, medium, and heavily corrupted based on an adaptive threshold by comparing the M-ALD of processed pixels with the upper and lower MF of the type-2 fuzzy identifier. The second stage eliminates corrupted pixels by computing the appropriate weight using GMF with the mean and variance of the uncorrupted pixels in the filter window. Simulation results vividly show that the obtained denoised images preserve image features, i.e., edges, corners, and other sharp structures, compared with different filtering methods.
• Abstract（参考訳）: ノイズは必然的にデジタル画像で一般的であり、視覚画像の劣化を引き起こす。 そのため、画像特徴(エッジ、コーナーなど)を維持しつつノイズを少なくするために適切なフィルタリング方法が必要となる。 本稿では,SAPノイズ除去のための適応しきい値付き2型ファジィ重み付き平均フィルタを提案する。 本フィルタは,2種類のファジィ識別子のM-ALDと,2種類のファジィ識別子のM-ALDとを比較して,第1段階の画像を,適応しきい値に基づいて軽度,中度,重度に分類する。 第2段は、フィルタウィンドウ内の未分解画素の平均およびばらつきとともにgmfを用いて適切な重みを計算して破損画素を除去する。 シミュレーション結果から, 画像の特徴, エッジ, コーナー, その他の鋭い構造は, 異なるフィルタリング法と比較して明瞭に保存できることがわかった。

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