350 руб
Журнал «Успехи современной радиоэлектроники» №3 за 2012 г.
Статья в номере:
Нелокальный алгоритм фильтрации изображений на основе метода главных компонент
Ключевые слова: фильтрация изображений нелокальная обработка метод главных компонент АБГШ
Авторы:
Е.В. Сергеев - аспирант. E-mail: sergeev@piclab.ru И.С. Мочалов - аспирант. E-mail: yar_panda@yahoo.com В.А. Волохов - аспирант. E-mail: volokhov@piclab.ru А.Л. Приоров - к. т. н. E-mail: andcat@yandex.ru
Аннотация:
Предложен новый многостадийный алгоритм фильтрации цифровых изображений от аддитивного белового гауссовского шума. Алгоритм основан на применении нелокальной обработки изображений с использованием метода главных компонент
Страницы: 80-88
Список источников
  1. Chatterjee P., Milanfar P. Is denoising dead - // IEEE Trans. Image Processing. 2010. V. 19. № 4.
  2. Katkovnik V., Foi A., Egiazarian K., Dabov K. From local kernel to nonlocal multiple-model image denoising // Int. J. Computer Vision. 2010. V. 86. № 8.
  3. Nadaraya E. A. On estimating regression // Theory Probab. Applic. 1964. V. 9.
  4. Watson G. S. Smooth regression analysis // Sankhya Ser. 1964. V. 26.
  5. Fan J., Gijbels I. Local Polynomial modeling and its applications // Chapman and Hall. 1996.
  6. Yaroslavsky L. Digital picture processing - an introduction // Springer. 1985.
  7. Tomasi C., Manduchi R. Bilateral filtering for gray and color images // Proc. VI Int. Conf. Computer Vision. 1998.
  8. Saint-Marc P., Chen J. S., Medioni G. Adaptive Smoothing: A General Tool for Early Vision // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1991. V. 13. № 6.
  9. Comaniciu D., Meer P. Mean shift analysis and applications // IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine Intelligence. 1999.
  10. Моисеев А. А., Кобелев В. Ю., Волохов В. А. Курвлет-преобразование в задаче подавления шума в изображениях // Цифровая обработка сигналов. 2008. № 1.
  11. Приоров А.Л., Волохов В.А., Мочалов И.С. Синтез двумерных неразделимых вейвлет-фильтров для субполосного разложения произвольной кратности // Радиотехника. 2010. № 1.
  12. Muresan D. D., Parks T. W. Adaptive principal components and image denoising // IEEE Int. Conf. Image Processing. 2003. V. 1.
  13. Zhang L., Dong W., Zhang D., Shi G. Two-stage image denoising by principal component analysis with local pixel grouping // Pattern Recognition. 2010. V. 43. № 8.
  14. Buades A., Coll B., Morel J. M. A review of image denoising algorithms, with a new one // SIAM Multiscale Modeling and Simulation. 2005. V. 4.
  15. Dabov K., Foi A., Katkovnik V., Egiazarian K. Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering // IEEE Trans. Image Processing. 2007. V. 16. № 8.