Tchebichef and Adaptive Steerable-Based Total Variation Model for Image Denoising
Notice bibliographique
Résumé
Structural information, in particular, the edges present in an image are the most important part that get noticed by human eyes. Therefore, it is important to denoise this information effectively for better visualization. Recently, research work has been carried out to characterize the structural information into plain and edge patches and denoise them separately. However, the information about the geometrical orientation of the edges are not considered leading to sub-optimal denoising results. This has motivated us to introduce in this paper an adaptive steerable total variation regularizer (ASTV) based on geometric moments. The proposed ASTV regularizer is capable of denoising the edges based on their geometrical orientation, thus boosting the denoising performance. Further, earlier works exploited the sparsity of the natural images in DCT and wavelet domains which help in improving the denoising performance. Based on this observation, we introduce the sparsity of an image in orthogonal moment domain, in particular, the Tchebichef moment. Then, we propose a new sparse regularizer, which is a combination of the Tchebichef moment and ASTVbased regularizers. The overall denoising framework is optimized using split Bregman-based multivariable minimization technique. Experimental results demonstrate the competitiveness of the proposed method with the existing ones in terms of both the objective and subjective image qualities.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».