論文の概要: Analyzing Noise Models and Advanced Filtering Algorithms for Image Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21946v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 11:05:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:39:30.913878
• Title: Analyzing Noise Models and Advanced Filtering Algorithms for Image Enhancement
• Title（参考訳）: 画像強調のためのノイズモデルと高度なフィルタリングアルゴリズムの解析
• Authors: Sahil Ali Akbar, Ananya Verma,
• Abstract要約: 本研究の目的は,8種類のノイズを持つ画像に対する異なるフィルタリング手法の有効性を評価することである。 様々な種類の雑音に様々なフィルタを適用することで、異なるフィルタがノイズモデルに与える影響を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Noise, an unwanted component in an image, can be the reason for the degradation of Image at the time of transmission or capturing. Noise reduction from images is still a challenging task. Digital Image Processing is a component of Digital signal processing. A wide variety of algorithms can be used in image processing to apply to an image or an input dataset and obtain important outcomes. In image processing research, removing noise from images before further analysis is essential. Post-noise removal of images improves clarity, enabling better interpretation and analysis across medical imaging, satellite imagery, and radar applications. While numerous algorithms exist, each comes with its own assumptions, strengths, and limitations. The paper aims to evaluate the effectiveness of different filtering techniques on images with eight types of noise. It evaluates methodologies like Wiener, Median, Gaussian, Mean, Low pass, High pass, Laplacian and bilateral filtering, using the performance metric Peak signal to noise ratio. It shows us the impact of different filters on noise models by applying a variety of filters to various kinds of noise. Additionally, it also assists us in determining which filtering strategy is most appropriate for a certain noise model based on the circumstances.
• Abstract（参考訳）: 画像中の不要なコンポーネントであるノイズは、送信やキャプチャ時に画像が劣化する原因になり得る。 画像からのノイズ低減は依然として難しい課題である。 デジタル画像処理(Digital Image Processing)は、デジタル信号処理のコンポーネントである。 画像処理において様々なアルゴリズムを用いて画像や入力データセットに適用し、重要な結果を得ることができる。 画像処理研究においては、さらなる解析の前に画像からノイズを取り除くことが不可欠である。 画像のノイズ後除去により明瞭さが向上し、医用画像、衛星画像、レーダーアプリケーション間での解釈と分析が向上する。 多くのアルゴリズムが存在するが、それぞれに独自の仮定、強み、限界がある。 本研究の目的は,8種類のノイズを持つ画像に対する異なるフィルタリング手法の有効性を評価することである。 Wiener, Median, Gaussian, Mean, Low Pass, High Pass, Laplacian andlateral filtering などの手法をパフォーマンス測定値 Peak 信号と雑音比を用いて評価する。 様々な種類の雑音に様々なフィルタを適用することで、異なるフィルタがノイズモデルに与える影響を示す。 さらに,特定の雑音モデルに対して,どのフィルタ戦略が最適かを決定するのにも役立ちます。

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