Image denoising for reduced-search fractal block coding
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines the process of image denoising to improve the efficiency of the reduced-search fractal block coding (FBC) of greyscale images by reducing the first-order entropy of the image. The reduced-search FBC is a lossy compression technique that exploits the block-wise self-affinity of an image where portions of the image are represented by scaled and isometrically transformed copies of other portions of the image. The efficiency of this process increases with increased redundancy which is the result of lowering the entropy. Image denoising is concerned with separating noise from an image and then suppressing the noise as much as possible without altering the image itself. In this paper spatial smoothing and wavelet denoising are compared. It is shown that denoising increases the efficiency of reduced-search FBC. Spatial smoothing, however, causes a loss of signal that wavelet denoising does not. In either case, the reconstruction qualities of the peak-signal-to-noise ratio at approximately 34 dB and compression ratios of 18.9:1 and higher have been achieved. This is an improvement over the 31 dB and 18.1:1 for non-denoised images.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».