Adaptive denoising for simplified signal-dependent random noise model in optoelectronic detector
Adaptive denoising for simplified signal-dependent random noise model in optoelectronic detector
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光电探测器中简化的信号相关随机噪声模型的自适应降噪
DOI：
10.1117/1.oe.56.5.053105
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发表时间：
2017-05
影响因子：
1.3
通讯作者：
Xu Jiangtao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Yu;Wang Weiping;Wang Guangyi;Xu Jiangtao
抽象。现有的基于简化的信号相关噪声模型的去噪算法在预定义参数的假设下是有效的。因此，如果不满足预定义的条件，则这些方法失败。本文提出了一种从简化的信号相关噪声模型中自适应消除随机噪声的方法。利用麦克劳林公式建立了乘性噪声和无噪声图像数据之间的线性映射函数。通过对随机变量与独立随机变量函数之间互相关的论证，得到了乘性噪声方差与无噪声图像数据方差之间的映射函数。在此基础上，建立了简化信号相关噪声的小波域自适应去噪模型。实验结果表明，该方法优于传统的方法。
Abstract. Existing denoising algorithms based on a simplified signal-dependent noise model are valid under the assumption of the predefined parameters. Consequently, these methods fail if the predefined conditions are not satisfied. An adaptive method for eliminating random noise from the simplified signal-dependent noise model is presented in this paper. A linear mapping function between multiplicative noise and noiseless image data is established using the Maclaurin formula. Through demonstrations of the cross-correlation between random variables and independent random variable functions, the mapping function between the variances of multiplicative noise and noiseless image data is acquired. Accordingly, the adaptive denoising model of simplified signal-dependent noise in the wavelet domain is built. The experimental results confirm that the proposed method outperforms conventional ones.
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DOI：
10.1109/tgrs.2011.2161586
发表时间：
2012-02-01
影响因子：
8.2
作者：
Parrilli, Sara;Poderico, Mariana;Verdoliva, Luisa
通讯作者：
Verdoliva, Luisa
影响因子：
3.7
作者：
Yang S;Lee BU
通讯作者：
Lee BU
影响因子：
4.4
作者：
Jeong, Bo Gyu;Kim, Byoung Chul;Eom, Il Kyu
通讯作者：
Eom, Il Kyu
影响因子：
10.6
作者：
Keigo Hirakawa;T. Parks
通讯作者：
Keigo Hirakawa;T. Parks
影响因子：
1.1
作者：
Tingzhao Yu;Wenrui Hu;Wei Xue;Wensheng Zhang
通讯作者：
Tingzhao Yu;Wenrui Hu;Wei Xue;Wensheng Zhang