A Utilization of GMM for Scientific Images Modeling

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F60461373%3A22340%2F09%3A00022103" target="_blank" >RIV/60461373:22340/09:00022103 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

A Utilization of GMM for Scientific Images Modeling

Popis výsledku v původním jazyce

This paper deals with modeling of scientific and multimedia images in the wavelet domain. Images transformed into wavelet domain have a special shape of probability density function (PDF). Thus wavelet coefficients PDFs are usually modeled using generalized Laplacian PDF model (GLM), which is characterized by two parameters. The wavelet coefficients modeling can be more efficient, while the Gaussian mixture model (GMM) isutilized. GMM model is given by addition of at least two Gaussian PDFs with different standard deviations. The equation system derived by moment method for GMM model parameters estimation will be presented. The equation system was derived for an addition of two GMM models. So it is suitable for advanced denoising systems, where an addition of two GMM random variables is considered (e.g. dark current).

Název v anglickém jazyce

A Utilization of GMM for Scientific Images Modeling

Popis výsledku anglicky

This paper deals with modeling of scientific and multimedia images in the wavelet domain. Images transformed into wavelet domain have a special shape of probability density function (PDF). Thus wavelet coefficients PDFs are usually modeled using generalized Laplacian PDF model (GLM), which is characterized by two parameters. The wavelet coefficients modeling can be more efficient, while the Gaussian mixture model (GMM) isutilized. GMM model is given by addition of at least two Gaussian PDFs with different standard deviations. The equation system derived by moment method for GMM model parameters estimation will be presented. The equation system was derived for an addition of two GMM models. So it is suitable for advanced denoising systems, where an addition of two GMM random variables is considered (e.g. dark current).

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Applications of Digital Image Processing XXXII

ISBN

978-0-8194-7733-0

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

12

Strana od-do

—

Název nakladatele

SPIE - Optics for Quality of Life

Místo vydání

Bellingham, WA

Místo konání akce

San Diego

Datum konání akce

2. 8. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—