Simplified noise model parameter estimation for signal-dependent noise
Simplified noise model parameter estimation for signal-dependent noise
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DOI：
10.1016/j.sigpro.2013.10.002
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发表时间：
2014-03-01
影响因子：
4.4
通讯作者：
Eom, Il Kyu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jeong, Bo Gyu;Kim, Byoung Chul;Eom, Il Kyu
在本文中，我们提出了一种使用简化的信号相关噪声模型的噪声参数估计方法。通用泊松-高斯噪声模型被简化为高斯-高斯噪声模型。从简化的噪声模型中，我们通过实验验证了鲁棒中值估计器获得的值几乎与噪声标准差的平均值相同。基于这一性质，利用最小二乘法估计噪声模型参数。仿真结果表明，使用我们提出的算法的估计性能与现有方法的性能兼容。我们的方法可以产生良好的参数估计结果，同时降低计算复杂度。 (C) 2013 Elsevier B.V. 保留所有权利。
In this paper, we present a noise parameter estimation method using a simplified signal-dependent noise model. The generic Poisson-Gaussian noise model is simplified to a Gaussian-Gaussian noise model. From the simplified noise model, we experimentally verify that the value obtained by the robust median estimator is almost the same as the mean of the noise standard deviation. Based on this property, the noise model parameters are estimated by the least square method. Simulation results show that the estimation performance using our proposed algorithm is compatible with the performance of the existing method. Our method can generate good parameter estimation results with reduced computational complexity. (C) 2013 Elsevier B.V. All rights reserved.