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In diesem Papier wird eine Adaptive Generalized Gaussian Distribution (AGGD) orientierte Schwellenwertfunktion für die Bildrauschenreduzierung vorgeschlagen. Diese Technik nutzt eine einzigartige Schwellenwertfunktion, die aus der generalisierten Gauß-Funktion abgeleitet wird, die aus dem HH-Untere Band im Wavelet-Bereich erhalten wird. Die zweidimensionale diskrete Wavelet-Transformation wird verwendet, um die Zerlegung zu erzeugen. Die Schwellenwertfunktion, die unter Verwendung der Verteilung der Hochfrequenz-Wavelet-HH-Koeffizienten gebildet wird, macht die Funktion datendependant und somit an das Eingabebild zur Rauschreduzierung anpassbar. Die Schwellenwertbildung erfolgt in den Hochfrequenz-Untere Bändern der Wavelet-Transformation im Intervall -t, t, wobei t in Bezug auf die Standardabweichung der Koeffizienten im HH-Unterband berechnet wird. Nach der Schwellenwertbildung wird die inversen Wavelet-Transformation angewendet, um das finale Rauschen reduzierte Bild zu erzeugen. Die experimentellen Ergebnisse zeigen die Überlegenheit der vorgeschlagenen Technik gegenüber anderen alternativen state-of-the-art Methoden in der Literatur.
Golilarz et al. (Diens,) untersuchten diese Frage.