[1]蒋 瑜 郭春生.基于随机舍弃邻域的低照度图像去噪算法[J].大众科技,2014,16(12):15-16,24.
 Low illumination image denoising algorithm based on the randomlydropouting neighborhood[J].Popular Science & Technology,2014,16(12):15-16,24.
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基于随机舍弃邻域的低照度图像去噪算法()
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《大众科技》[ISSN:1008-1151/CN:45-1235/N]

卷:
第16卷
期数:
2014年12期
页码:
15-16,24
栏目:
信息技术与通信
出版日期:
2015-01-02

文章信息/Info

Title:
Low illumination image denoising algorithm based on the randomlydropouting neighborhood
文章编号:
1008-1151(2014)12-0015-02
作者:
蒋 瑜 郭春生
杭州电子科技大学通信工程学院,浙江 杭州 310018
关键词:
随机舍弃图像去噪邻域低照度图像
文献标志码:
A
摘要:
场景中的光照条件对数字图像的质量具有决定性影响,当光照强度较弱时,获取的低照度图像对比度低,信噪比较差,给后续图像处理工作带来困难。经典基于邻域的图像去噪算法依据图像相邻像素之间的灰度连续性,往往在去除噪声的同时导致图像边沿模糊。文章介绍一种基于邻域像素随机舍弃的低照度图像去噪算法。算法首先根据像素邻域的拉普拉斯算子自适应地调节舍弃概率,并对邻域内各像素进行随机舍弃估计;然后以邻域的方差最小化为目标函数并添加偏差项进行约束,通过协调方差项与偏差项获取保留像素的权重估计;最后根据邻域像素的权重迭代估计图像像素值。实验仿真结果显示该算法能够在低照度条件下有效去除图像噪声,恢复原始图像信息。

参考文献/References:

[1] Seong Won L, Maik V,Jihoon J,et al. Noise-adaptive spatiotemporalfilter for real-time noise removal in low light levelimages[J].Consumer Electronics,IEEE Transactions on,2005,51(2): 648-653.[2] Chatterjee P, Joshi N, Sing B K, et al. Noise suppression inlow-light images through joint denoising and demosaicing[C].Providence,RI2011:321-328.[3] Malm H,Oskarsson M,Warrant E, et al. Adaptive enhancement andnoise reduction in very low light-level video[C]. Rio deJaneiro2007:1-8.[4] Wang S, Manning C. Fast dropout training[C].JMLRWorkshop and Conference Proceedings,2013:118-126.[5] Baldi P, Sadowski P J. Understanding Dropout[C].CurranAssociates, Inc.,2013:2814-2822.[6] Wang S, Manning C D. Fast dropout training for logisticregression[C]. NIPS workshop on log-linear models.2012.[7] Bishop C. Training with Noise is Equivalent to TikhonovRegularization[J]. Neural Computation,1995,7(1):108-116.[8] Talebi H, Milanfar P. Global Image Denoising[J].ImageProcessing, IEEE Transactions on,2014,23(2):755-768.[9] Wager S, Wang S, Liang P. Dropout Training as AdaptiveRegularization[C]. Curran Associates, Inc.,2013:351-359.

相似文献/References:

[1]文学霖 袁 华.多尺度几何分析阈值去噪的比较研究[J].大众科技,,():13.
[2]文学霖 袁 华.多尺度几何分析阈值去噪的比较研究[J].大众科技,2014,16(03):13.

备注/Memo

备注/Memo:
【收稿日期】2014-11-10【作者简介】蒋瑜(1990-),女,浙江台州人,杭州电子科技大学在读研究生,研究方向为数字图像处理技术。
更新日期/Last Update: 2016-12-21