Computationally fast techniques to reduce AWGN and speckle in videos
Notice bibliographique
Résumé
Fast schemes to reduce additive white Gaussian noise (AWGN) and speckle in videos are presented. The proposed schemes use a change detection technique to measure the interframe motion and carry out estimations in both the spatial and temporal directions of the video. In the case of AWGN reduction, the well-known edge adaptive Wiener filter is used to perform the spatial estimation. Two different filters to carry out temporal estimation are presented based on novel weighted scalar Kalman and weighted running average filters, respectively. These temporal estimators are applied on the spatial estimate to obtain the spatiotemporal estimate. A new method is then used to appropriately combine the spatial and spatiotemporal estimates in order to obtain the final estimate of the uncorrupted signal. To achieve speckle reduction, we use an unbiased homomorphic system that comprises an edge adaptive filter for spatial estimation and the weighted running average filter for temporal estimation. The effectiveness of the various proposed algorithms is demonstrated and compared with that of some of the existing schemes through extensive simulations. It is found that the use of a change detection technique, instead of the popularly used complex motion estimation and compensation technique, to measure the interframe motion results in a considerable reduction of processing time. The proposed schemes perform equally well or better than the existing schemes in reducing the noise in videos.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».