Noise Filtering of Images Using Generalized Singular Spectrum Analysis
Noise Filtering of Images Using Generalized Singular Spectrum Analysis
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使用广义奇异谱分析对图像进行噪声过滤
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
G. Yagawa
中科院分区：
文献类型：
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作者：
K. Murotani;G. Yagawa
有一种使用奇异值分解（SVD）的图像噪声滤波方法。这是一种方法，其中图像的像素值被视为矩阵的元素，通过矩阵的SVD将图像分离为粗略部分和详细部分，并且图像的详细部分被视为噪声并被去除。广义奇异谱分析（GSSA）是一种将奇异值分解（SVD）推广到更广义的数据结构的方法。在这项研究中，我们提出了基于GSSA的图像噪声滤波方法。
There is a noise filtering method for images using Singular Value Decomposition (SVD). This is a method in which pixel values of an image are regarded as elements of a matrix, the image is separated into rough parts and detailed parts by SVD of the matrix and the detailed parts of the image are regarded as noise and removed. Generalized Singular Spectrum Analysis (GSSA) is a method that generalizes SVD to treat more generalized data structures than in SVD. In this research, we present noise filtering methods of images using GSSA.