تقليل التشويش المحسن للصورة عن طريق الحفاظ على الرسم البياني المتدرج

الوصف

في هذا المشروع ، قدمنا ​​نموذجًا جديدًا للحفاظ على التدرج التكراري (GHP) لتقليل التشويش على الصورة المحسّنة (TEID). يمكن لنموذج GHP الحفاظ على توزيع التدرج عن طريق دفع الرسم البياني للتدرج اللوني للصورة منزوعة التشويش نحو الرسم البياني المرجعي ، وبالتالي فهو واعد في تعزيز بنية النسيج أثناء إزالة الضوضاء العشوائية. لتنفيذ نموذج GHP ، اقترحنا خوارزمية مواصفات مدرج تكراري تكراري فعالة.

وفي الوقت نفسه ، قدمنا ​​خوارزمية بسيطة ولكنها صلبة من الناحية النظرية لتقدير الرسم البياني للتدرج المرجعي من الصورة الصاخبة. تتحقق النتائج التجريبية من فعالية TEID القائم على GHP. يحتوي GHP المقترح على تدابير PSNR / SSIM مماثلة لأساليب تقليل الضوضاء الحديثة مثل SAPCA-BM3D و LSSC و CSR ؛ ومع ذلك ، فإنه يؤدي إلى نتائج تقليل تشويش طبيعية وممتعة بصريًا عن طريق الحفاظ على مناطق نسيج الصورة بشكل أفضل. في المستقبل ، سنقوم بتوسيع GHP ليشمل إزالة تشويش الصورة والدقة الفائقة ومهام إعادة بناء الصورة الأخرى.

ref :

Zuo, Wangmeng, Lei Zhang, Chunwei Song, and David Zhang. “Texture enhanced image denoising via gradient histogram preservation.” In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2013 IEEE Conference on, pp. 1203-1210. ieee, 2013.

تقليل ضوضاء الصورة

تقليل الضوضاء عن طريق تعلم القاموس والتجميع الهيكلي