Patch-based models and algorithms for image denoising: a comparative review between patch-based images denoising methods for additive noise reduction
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Digital images are captured using sensors during the data acquisition phase, where they are often contaminated by noise (an undesired random signal). Such noise can also be produced during transmission or by poor-quality lossy image compression. Reducing the noise and enhancing the images are considered the central process to all other digital image processing tasks. The improvement in the performance of image denoising methods would contribute greatly on the results of other image processing techniques. Patch-based denoising methods recently have merged as the state-of-the-art denoising approaches for various additive noise levels. In this work, the use of the state-of-the-art patch-based denoising methods for additive noise reduction is investigated. Various types of image datasets are addressed to conduct this study. METHODS: We first explain the type of noise in digital images and discuss various image denoising approaches, with a focus on patch-based denoising methods. Then, we experimentally evaluate both quantitatively and qualitatively the patch-based denoising methods. The patch-based image denoising methods are analyzed in terms of quality and computational time. RESULTS: Despite the sophistication of patch-based image denoising approaches, most patch-based image denoising methods outperform the rest. Fast patch similarity measurements produce fast patch-based image denoising methods. CONCLUSION: Patch-based image denoising approaches can effectively reduce noise and enhance images. Patch-based image denoising approach is the state-of-the-art image denoising approach.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».