Estimation of Gaussian, Poissonian-Gaussian, and Processed Visual Noise and its Level Function
Notice bibliographique
Résumé
We propose a method for estimating the image and video noises of different types: white Gaussian (signal-independent), mixed Poissonian-Gaussian (signal-dependent), or processed (non-white). Our method also estimates the noise level function (NLF) of these types. We do so by classifying image patches based on their intensity and variance in order to find homogeneous regions that best represent the noise. We assume that the noise variance is a piecewise linear function of intensity in each intensity class. To find noise representative regions, noisy (signal-free) patches are first nominated in each intensity class. Next, clusters of connected patches are weighted, where the weights are calculated based on the degree of similarity to the noise model. The highest ranked cluster defines the peak noise variance, and other selected clusters are used to approximate the NLF. The more information we incorporate, such as temporal data and camera settings, the more reliable the estimation becomes. To account for the processed noise, (i.e., remaining after in-camera processing), we consider the ratio of low-to-high-frequency energies. We address noise variations along video signals using a temporal stabilization of the estimated noise. Objective and subjective simulations demonstrate that the proposed method outperforms other noise estimation techniques, both in accuracy and speed.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».