Video denoising in three-dimensional complex wavelet domain using a doubly stochastic modelling
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a new video denoising method in the three-dimensional (3D) discrete complex wavelet transform (DCWT) domain. The authors assume that the coefficients have zero mean and Gaussian local distributions given the unknown variances. In practice, the locally estimated variances (LEVs) are not accurate and are simply maximum-likelihood estimates from the conditional Gaussian distribution. To take into account the inaccuracies of LEVs and motivated by experiments, the authors assume that the LEVs have gamma distributions. This is equivalent to the unconditional heavy-tailed local Bessel K-form prior densities given LEVs. This model is able to more accurately model the intrascale dependency between adjacent wavelet coefficients. The authors employ both maximum a posteriori and minimum mean-squared error MMSE estimators of the unconditional distributions, to reduce the noise in the 3D DCWT domain. The authors examine their spatially adaptive algorithm for reduction of various types of noise including additive white Gaussian noise, non-stationary noise, Poisson noise and speckle noise. The proposed method results in an impressive video enhancement without any explicit use of motion estimation. This is because, the 3D DCWT is a motion selective transform and isolates the motions and directions in its sub-bands.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle