Image denoising using multiple compaction domains
Image denoising using multiple compaction domains
复制标题
使用多个压缩域进行图像去噪
DOI：
10.1109/icassp.1998.681833
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发表时间：
1998
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
N. Ahuja
中科院分区：
文献类型：
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作者：
P. Ishwar;K. Ratakonda;P. Moulin;N. Ahuja
我们提出了一个新的框架，从他们的紧凑表示在多个领域的信号去噪。每个域唯一地捕获某些信号特征比其他更好。我们在每个域中定义数据周围的置信度集，并使用POCS算法找到位于这些集合的交集中的稀疏估计。仿真证明了与自适应维纳滤波器相比，重建的上级性质（在均方误差和感知质量方面）。
We present a novel framework for denoising signals from their compact representation in multiple domains. Each domain captures, uniquely, certain signal characteristics better than others. We define confidence sets around data in each domain and find sparse estimates that lie in the intersection of these sets, using a POCS algorithm. Simulations demonstrate the superior nature of the reconstruction (both in terms of mean-square error and perceptual quality) in comparison to the adaptive Wiener filter.