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【24h】

Image denoising and zooming under the linear minimum mean square-error estimation framework

机译：线性最小均方误差估计框架下的图像降噪和缩放

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摘要

Most of the existing image interpolation schemes assume that the image to be interpolated is noise free. This assumption is invalid in practice because noise will be inevitably introduced in the image acquisition process. Usually, the image is denoised first and is then interpolated. The denoising process, however, may destroy the image edge structures and introduce artefacts. Meanwhile, edge preservation is a critical issue in both image denoising and interpolation. To address these problems, in this study the authors propose a directional denoising scheme, which naturally endows a subsequent directional interpolator. The problems of denoising and interpolation are modelled as to estimate the noiseless and missing samples under the same framework of optimal estimation. The local statistics is adaptively calculated to guide the estimation process. For each noisy sample, the authors compute multiple estimates of it along different directions and then fuse those directional estimates for a more accurate output. The estimation parameters calculated in the denoising processing can be readily used to interpolate the missing samples. Compared with the conventional schemes that perform denoising and interpolation in tandem, the proposed noisy image interpolation method can reduce many noise-caused interpolation artefacts and preserve well the image edge structures.
机译：大多数现有的图像插值方案都假定要插值的图像没有噪声。该假设实际上是无效的，因为在图像采集过程中不可避免地会引入噪声。通常，首先对图像进行去噪，然后进行插值。但是，去噪过程可能会破坏图像边缘结构并引入伪影。同时，边缘保留是图像去噪和插值中的关键问题。为了解决这些问题，在这项研究中，作者提出了一种定向降噪方案，该方案自然赋予了后续的定向内插器。对去噪和插值问题进行建模，以在相同的最佳估计框架下估计无噪声和丢失的样本。自适应地计算局部统计量以指导估计过程。对于每个嘈杂的样本，作者沿不同方向计算了多个估计值，然后将这些方向估计值融合起来以获得更准确的输出。在去噪处理中计算出的估计参数可以容易地用于内插丢失的样本。与传统的串联去噪和内插的方案相比，该噪声图像内插方法可以减少许多噪声引起的内插伪像，并很好地保留了图像边缘结构。

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  • 来源
    《Image Processing, IET》 |2012年第3期|p.273-283|共11页
  • 作者

    Zhang L.;

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  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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