Video Denoising Using Motion Compensated 3-D Wavelet Transform With Integrated Recursive Temporal Filtering
Notice bibliographique
Résumé
A novel framework of the motion-compensated 3-D wavelet transform (MC3DWT) for video denoising is presented in this paper. The motion-compensated temporal wavelet transform is first performed on a sliding window of video frames consisting of previously denoised frames and the current noisy frame. The 2-D spatial wavelet transform is then performed on the temporal subband frames, thus realizing a 3-D wavelet transform. Any of established wavelet-based still image denoising algorithms can then be applied to the high-pass 3-D subbands. The operation of the inverse 2-D spatial wavelet transform followed by the inverse temporal wavelet transform reconstructs the video frames in the buffer. The denoised current frame may be used as an output for real-time processing; meanwhile, the past frames can be updated, one of which may be used as a delayed output for post-processing or for real-time processing that allows some amount of delay. The proposed MC3DWT framework integrates both the spatial filtering and recursive temporal filtering into the 3-D wavelet domain and effectively exploits both the spatial and temporal redundancies. Experimental results have demonstrated a superior visual and quantitative performance of the proposed scheme for various levels of noise and motion.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».