Comprehensive Analysis on the Effects of Noise Estimation Strategies on Image Noise Artifact Suppression Performance
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, the effects of employing different noise estimation strategies on the performance of noise artifact suppression techniques in achieving high image quality has been investigated. Most literature on the subject tends to use the true noise level of the noisy image when performing noise artifact suppression. However, this approach does not reflect how such techniques would be used in practical situations where the true noise level is unknown, which is common in most image and video processing applications. Therefore, in practical situations, the noise level must first be estimated before a noise artifact suppression technique can be applied using the estimated noise level. Through a comprehensive analysis of different noise estimation strategies using empirical testing on a variety of images with different characteristics, the MAD wavelet noise estimation technique was found to be the overall preferred noise estimation technique for all popular noise artifact suppression techniques investigated (BM3D, bilateral, Neigh Shrink, BLS-GSM and non-local means). Furthermore, the BM3D noise artifact suppression technique, combined with the MAD wavelet noise estimation technique, was found to offer the best performance in achieving high image quality in situations where the noise level is unknown and must be estimated. The outcome of this research is clear recommendations that can be used in practise when suppressing noise artifacts exhibited in digital imagery and video.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».