論文の概要: A Comparative Study of Image Denoising Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05490v1
• Date: Sat, 07 Dec 2024 01:23:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 14:53:32.331076
• Title: A Comparative Study of Image Denoising Algorithms
• Title（参考訳）: 画像復号化アルゴリズムの比較検討
• Authors: Muhammad Umair Danish,
• Abstract要約: デジタル画像は、画像処理、ビジョンコンピューティング、ロボティクス、バイオメディカルなど、多くの分野で重要な役割を担っている。 画像は劣化要因によって劣化するか劣化する可能性が高い。 出力性能を改善するために、ロバストで低コストで高速な技術に焦点を当てたいくつかの画像復号アルゴリズムが文献で提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: With the recent advancements in the field of information industry, critical data in the form of digital images is best understood by the human brain. Therefore, digital images play a significant part and backbone role in many areas such as image processing, vision computing, robotics, and bio-medical. Such use of digital images is practically implementable in various real-time scenarios like biological sciences, medicine, gaming technology, computer information and communication technology, data and statistical science, radiological sciences and medical imaging technology, and medical lab technology. However, when any digital image is sent electronically or captured via camera, it is likely to get corrupted or degraded by the available of degradation factors. To eradicate this problem, several image denoising algorithms have been proposed in the literature focusing on robust, low-cost and fast techniques to improve output performance. Consequently, in this research project, an earnest effort has been made to study various image denoising algorithms. A specific focus is given to the start-of-the-art techniques namely: NL-means, K-SVD, and BM3D. The standard images, natural images, texture images, synthetic images, and images from other datasets have been tested via these algorithms, and a detailed set of convincing results have been provided for efficient comparison.
• Abstract（参考訳）: 近年の情報産業の分野では、デジタル画像の形での重要なデータが人間の脳によって最もよく理解されている。 そのため、デジタル画像は画像処理、ビジョンコンピューティング、ロボティクス、バイオメディカルなど多くの分野で重要な役割を担っている。 このようなデジタル画像の使用は、生物科学、医学、ゲーム技術、コンピュータ情報と通信技術、データと統計科学、放射線科学と医療画像技術、医療実験技術など、様々なリアルタイムシナリオで実現可能である。 しかし、デジタル画像が電子的に送信されたり、カメラでキャプチャされたりすると、分解因子の入手により劣化または劣化する可能性が高い。 この問題を根絶するために、出力性能を改善するための堅牢で低コストで高速な技術に焦点を当てたいくつかの画像復号アルゴリズムが文献で提案されている。 そこで,本研究プロジェクトでは,様々な画像復号化アルゴリズムの研究が盛んに行われている。 NL-means、K-SVD、BM3Dといった最先端技術に焦点を当てている。 これらのアルゴリズムを用いて, 標準画像, 自然画像, テクスチャ画像, 合成画像, その他のデータセットの画像を検証し, より効率的な比較を行うための説得力のある結果の詳細なセットを提示した。

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