Multiplicative noise removal with a sparsity-aware optimization model
Notice bibliographique
Résumé
Restoration of images contaminated by multiplicative noise (also known as speckle noise) is a key issue in coherent image processing. Notice that images under consideration are often highly compressible in certain suitably chosen transform domains. By exploring this intrinsic feature embedded in images, this paper introduces a variational restoration model for multiplicative noise reduction that consists of a term reflecting the observed image and multiplicative noise, a quadratic term measuring the closeness of the underlying image in a transform domain to a sparse vector, and a sparse regularizer for removing multiplicative noise. Being different from popular existing models which focus on pursuing convexity, the proposed sparsity-aware model may be nonconvex depending on the conditions of the parameters of the model for achieving the optimal denoising performance. An algorithm for finding a critical point of the objective function of the model is developed based on coupled fixed-point equations expressed in terms of the proximity operator of functions that appear in the objective function. Convergence analysis of the algorithm is provided. Experimental results are shown to demonstrate that the proposed iterative algorithm is sensitive to some initializations for obtaining the best restoration results. We observe that the proposed method with SAR-BM3D filtering images as initial estimates can remarkably outperform several state-of-art methods in terms of the quality of the restored images.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».