Multi-Objective Threshold Optimized Image De-Noising Algorithm for High Density Mixed Impulse Noise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a novel Multi-Objective Optimization based Fuzzy Switching Median Filter (MOOFASMF) to remove high density Random Valued Impulse Noise (RVIN), “Salt & Pepper” Impulse Noise (SPIN) and Mixed Impulse Noise (MIN). In this work, multi-objective optimization technique is used to find out the fuzzy switching median filter threshold values for accurate detection of corrupted pixels. The proposed multi-objective framework uses Decomposition based Multi Objective Evolutionary Algorithm (MOEA/D) to obtain optimized fuzzy switching median filter drives the threshold values with the objectives Mean Square Error (MSE) and inverse of Structural Similarity Index Metrics (SSIM) as optimization objectives. Even though the MSE and SSIM are not closely related parameters, the optimized threshold value gives better results in terms of both PSNR and SSIM. The advantages of the proposed framework are that it works effectively on RVIN, SPIN, and MIN-affected images. The effectiveness of the proposed framework is outstanding for high-density RVIN, SPIN, and MIN, which makes it more advantageous over other existing methods. Experimental results in terms of visual and quantitative metrics such as Peak Signal to Noise Ratio (PSNR), Mean Square Error (MSE), Structural Similarity Index Metrics (SSIM), and Edge Preservation Index (EPI) clearly demonstrates the better performance of the proposed algorithm over the state of art techniques. The proposed framework performed 6.02% and 32.11% better than the best existing methods in terms of PSNR and SSIM for the mixture of 40% SPIN & 50% RVIN affected image.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle