Geometrická omezení vlnkové fitrace obrazů založené na Bayesově přístupu

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F04%3APU46947" target="_blank" >RIV/00216305:26220/04:PU46947 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Geometrical Constraints in Bayesian Wavelet Filtering of Images

Popis výsledku v původním jazyce

This paper describes a new method for the suppression of noise in images based on wavelet transform [3]. The method relies on two criteria. The first is a traditional criterion of smoothness of the image based on an approximation of the local Hőlder exponent via the wavelet coefficients. The second, novel criterion takes into account geometrical constraints, which are generally valid for natural and also simulated images. The smoothness measure and the geometrical constraints are combined in the describbed method in Bayesian probabilistic formulation, and are implemented as a Markov random field (MRF) image model. The manipulation of the wavelet coefficients is consequently based on the obtained probabilities. This method is proposed to quantitativelyimprove noise suppression comparing to classical methods based on wavelet transform. Qualitative improvement of images is also required (subjective sensation of sharpness and contrast).

Název v anglickém jazyce

Geometrical Constraints in Bayesian Wavelet Filtering of Images

Popis výsledku anglicky

This paper describes a new method for the suppression of noise in images based on wavelet transform [3]. The method relies on two criteria. The first is a traditional criterion of smoothness of the image based on an approximation of the local Hőlder exponent via the wavelet coefficients. The second, novel criterion takes into account geometrical constraints, which are generally valid for natural and also simulated images. The smoothness measure and the geometrical constraints are combined in the describbed method in Bayesian probabilistic formulation, and are implemented as a Markov random field (MRF) image model. The manipulation of the wavelet coefficients is consequently based on the obtained probabilities. This method is proposed to quantitativelyimprove noise suppression comparing to classical methods based on wavelet transform. Qualitative improvement of images is also required (subjective sensation of sharpness and contrast).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2004

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Proceeedings of the 10th Conference STUDENT EEICT 2004

ISBN

80-214-2635-7

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

26-30

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

29. 4. 2004

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—