Removing Noise from an Imaging Data

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F06%3A00118120" target="_blank" >RIV/68407700:21230/06:00118120 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Removing Noise from an Imaging Data

Popis výsledku v původním jazyce

It is generally known, that the image usually contains a noise, which induces a degradation of image. We have a lot of methods, more or less suitable, for his removing. For the first time we can divide this method like a linear and nonlinear. To linear methods mainly belongs in spatial domain, convolutions filtering and the frequency mask in spectral domain. Nowadays is popular to use Discrete Wavelet Transform (DWT), because this transform is a very good tool for denoising. Two methods will be discussed in this paper using two types of Wavelet Transform. The first of them is based on feasible thresholding (hard or soft) of wavelet coefficients on a suitable decomposition level (see [1]). This method uses Wavelet Transform, which is usually named dyadic decomposition. The second one, more sophisticated, uses special type of Wavelet Transform - the steerable pyramid. The estimation of the image is proceeded using Bayesian least square estimator.

Název v anglickém jazyce

Removing Noise from an Imaging Data

Popis výsledku anglicky

It is generally known, that the image usually contains a noise, which induces a degradation of image. We have a lot of methods, more or less suitable, for his removing. For the first time we can divide this method like a linear and nonlinear. To linear methods mainly belongs in spatial domain, convolutions filtering and the frequency mask in spectral domain. Nowadays is popular to use Discrete Wavelet Transform (DWT), because this transform is a very good tool for denoising. Two methods will be discussed in this paper using two types of Wavelet Transform. The first of them is based on feasible thresholding (hard or soft) of wavelet coefficients on a suitable decomposition level (see [1]). This method uses Wavelet Transform, which is usually named dyadic decomposition. The second one, more sophisticated, uses special type of Wavelet Transform - the steerable pyramid. The estimation of the image is proceeded using Bayesian least square estimator.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/GA102%2F05%2F2054" target="_blank" >GA102/05/2054: Kvalitativní aspekty zpracování audiovizuální informace v multimediálních systémech</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2006

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Proceedings of Workshop 2006

ISBN

80-01-03439-9

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

2

Strana od-do

—

Název nakladatele

ČVUT

Místo vydání

Praha

Místo konání akce

Praha

Datum konání akce

20. 2. 2006

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—