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Enregistrement W2127737501 · doi:10.1109/icassp.2002.5745454

An hybrid filter for restoration of color images in the mixed noise environment

2002· article· en· W2127737501 sur OpenAlexaff
K. Deergha Rao, E.I. Plotkin, M.N.S. Swamy

Notice bibliographique

RevueIEEE International Conference on Acoustics Speech and Signal Processing · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueImage and Signal Denoising Methods
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalt-and-pepper noiseMedian filterNoise (video)Computer scienceFilter designNonlinear filterFilter (signal processing)Colors of noiseAdaptive filterComputer visionArtificial intelligenceMathematicsAlgorithmImage (mathematics)Image processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an hybrid filter is presented for restoration of color images in a mixed noise environment, where both impulsive and correlation noise may be present. The proposed hybrid filter is composed of two stages, the first stage to remove the impulsive noise and the second to remove the correlated noise. The median filters and their variants are the most popular filter types used for impulsive noise suppression. However, median filters and their variants tend to remove fine image details and destroy fine texture in the mixed noise environment or when the signal to noise ratio is low. In order to overcome the limitations of the median filters, an adaptive simplified-model Kalman filter (ASMKF) is propsed for the suppression of impulsive noise in the first stage of the hybrid filter. In the second stage of the proposed hybrid filter, to remove correlated noise, discrete Wavelet Transform (DWT) filter is applied on the impulsive-noise-free image obtained from the first stage. The efficacy of the proposed hybrid filter is illustrated through implementation results obtained on the restoration of a color image.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,066
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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