Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lựa chọn tham số điều chỉnh trong phương pháp khử nhiễu hình ảnh dựa trên mô hình hỗn hợp Gaussian
Tóm tắt
Hiện nay, các phương pháp khử nhiễu hình ảnh sử dụng mô hình hỗn hợp Gaussian để học thông tin trước của hình ảnh đã nhận được nhiều sự chú ý. Trong số các phương pháp này, phương pháp khử nhiễu hình ảnh dựa trên xác suất лог likelihood của các mảng dự đoán đã cho thấy là rất cạnh tranh trong việc phục hồi hình ảnh. Tuy nhiên, các công trình nghiên cứu liên quan gần đây thường sử dụng tham số điều chỉnh toàn cục, điều này ảnh hưởng đến hiệu suất của thuật toán khử nhiễu. Trong bài báo này, với nhận định rằng mô hình hỗn hợp Gaussian có khả năng phân cụm, chúng tôi đề xuất một phương pháp ước lượng thích ứng cho tham số điều chỉnh trong khử nhiễu hình ảnh dựa trên xác suất лог likelihood của các mảng dự đoán. Phương pháp của chúng tôi kết hợp kỹ thuật bội số Lagrange và khái niệm entropy để lựa chọn tham số điều chỉnh cho từng cụm cơ sở. Kết quả thí nghiệm minh họa hiệu suất tương đối tốt của phương pháp khử nhiễu hình ảnh của chúng tôi về mặt cải thiện hình ảnh và tỷ số tín hiệu trên nhiễu tối đa.
Từ khóa
#khử nhiễu hình ảnh #mô hình hỗn hợp Gaussian #tham số điều chỉnh #xác suất log-likelihood #cụm cơ sởTài liệu tham khảo
Buades A, Coll B, Morel J, Sbert C (2009) Self-similarity driven color demosaicking. IEEE Trans Image Process 18(6):1192–1202
Chen K, Piccolomini E-L, Zama F (2014) An automatic regularization parameter selection algorithm in the total variation model for image deblurring. Numer Algorithms 67(1):73–92
Dong Y, Hintermüller M, Camacho M-R (2011) Automated regularization parameter selection in a multi-scale total variation model for image restoration. J Math Imaging Vision 40(1):82–104
Elad M, Aharon M (2006) Image denoising via sparse and redundant representations over learned dictionaries. IEEE Trans Image Process 15(12):3736–3745
Gilboa G, Sochen N, Zeevi YY (2006) Variational denoising of partly textured images by spatially varying constraint. IEEE Trans Image Process 15(8):2281–2289
Gonzalez D-S, Moreno A-J, Enriquez E-M, Maria F (2014) Improved method to select the Lagrange multiplier for rate-distortion based motion estimation in video coding. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol 24(3):452–464
Han J, Quan R, Zhang D (2018) Robust object co-segmentation using background prior. IEEE Trans Image Process 27(4):1639–1651
Izmailov A, Uskov F (2015) Attraction of newton method to critical Lagrange multipliers: fully quadratic case. Math Program 152(1-2):33–73
Jeong S, Lee Y, Lee S (2017) Development of an automatic sorting system for fresh ginsengs by image processing techniques. Hum-cent comput info 7:41. https://doi.org/10.1186/s13673-017-0122-5
Koo K, Cha E (2017) Image recognition performance enhancements using image normalization. Hum-cent comput info 7:33. https://doi.org/10.1186/s13673-017-0114-5
Lee I, Moon B (2017) An improved stereo matching algorithm with robustness to noise based on adaptive support weight. J Inf Process Syst 13(2):256–267
Lou Y, Zhang X, Osher S, Bertozzi A (2010) Image recovery via nonlocal operators. J Sci Comput 42(2):185–197
Lu X, Lin Z, Jin H (2015) Image-specific prior adaption for denoising. IEEE Trans Image Process 24(12):5469–5478
Niknejad M, Rabbani H, Massound B-Z (2015) Image restoration using Gaussian mixture models with spatially constrained patch clustering. IEEE Trans Image Process 24(11):3624–3636
Pan Z, Lei J, Zhang Y, Sun X, Kwong S (2016) Fast motion estimation based on content property for low-complexity H.265/HEVC encoder. IEEE Trans Broadcast 62(3):675–684
Papyan V, Elad M (2016) Multi-scale patch-based image restoration. IEEE Trans Image Process 25(1):249–261
Park J (2017) Efficient approaches to computer vision and pattern recognition. J Inf Process Syst 13(6):1431–1435
Ren J, Liu J, Guo Z (2013) Context-aware sparse decomposition for image denoising and super-resolution. IEEE Trans Image Process 22(4):1456–1469
Rezghi M, Hosseini S-M (2009) A new variant of L-curve for Tikhonov regularization. J Comput Appl Math 231(2):914–924
Rudin L, Osher S, Fatemi E (1992) Nonlinear total variation based noise removal algorithms. Physica D 60(1-4):259–268
Su Z, Yang L, Zhu S, Si N, Lv X (2017) Gaussian mixture image restoration based on maximum correntropy criterion. Electron Lett 53(11):715–716
Wen Y, Chan R (2012) Parameter selection for total-variation-based image restoration using discrepancy principle. IEEE Trans Image Process 21(4):1770–1781
Xiao F, Liu W, Li Z, Chen L (2018) Noise-tolerant wireless sensor networks localization via multi-norms regularized matrix completion. IEEE Trans Veh Technol 67(3):2409–2419
Yan R, Ling S, Liu Y (2013) Nonlocal hierarchical dictionary learning using wavelets for image denoising. IEEE Trans Image Process 22(12):4689–4698
Yang Z, Jacob M (2013) Nonlocal regularization of inverse problems: a unified variational framework. IEEE Trans Image Process 22(8):3192–3203
Yao X, Han J, Zhang D, Nie F (2017) Revisiting co-saliency detection: a novel approach based on two-stage multi-view spectral rotation co-clustering. IEEE Trans Image Process 26(7):3196–3209
Yuan Q, Zhang L, Shen H, Li P (2010) Adaptive multiple-frame image super-resolution based on U-curve. IEEE Trans Image Process 19(12):3157–3170
Zeng Y-H, Peng Z, Yang Y-F (2016) A hybrid splitting method for smoothing Tikhonov regularization problem. J Inequal Appl 1:1–13
Zhang J, Zhao D, Gao W (2014) Group-based sparse representation for image restoration. IEEE Trans Image Process 23(8):3336–3351
Zhang J, Yu Q, Zheng Y, Zhang H, Wu J (2016) Regularization parameter selection for TV image denoising using spatially adaptive local spectral response. J Internet technol 17(6):1117–1124
Zhang J, Liu J, Li T, Zheng Y, Wang J (2017) Gaussian mixture model learning based image denoising method with adaptive regularization parameters. Multimed Tools Appl 76(9):11471–11483
Zheng Y, Jeon B, Zhang J, Chen Y (2015) Adaptively determining regularization parameters in non-local total variation regularization for image denoising. Electron Lett 51(2):144–145
Zheng Y, Zhou X, Jeon B, Shen J, Zhang H (2017) Multi-scale patch prior learning for image denoising using Student’s-t mixture model. J Internet technol 18(7):1553–1560
Zheng Y, Jeon B, Sun L, Zhang J, Zhang H (2017) Student's t-hidden Markov model for unsupervised learning using localized feature selection. IEEE Trans Circuits Syst Video Technol. https://doi.org/10.1109/TCSVT.2017.2724940
Zheng Y, Ma K, Yu Q, Zhang J, Wang J (2017) Regularization parameter selection for total variation model based on local spectral response. J Inf Process Syst 13(5):1168–1182
Zoran D, Weiss Y (2011) From learning models of natural image patches to whole image restoration. International Conference on Computer Vision, p 479–486