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最优平均绝对误差准则下的并行堆栈滤波。

Optimal parallel stack filtering under the mean absolute error criterion.

机构信息

Dept. of Electr. and Electron. Eng., Hong Kong Univ. of Sci. and Technol., Kowloon.

出版信息

IEEE Trans Image Process. 1994;3(3):324-7. doi: 10.1109/83.287029.

DOI:10.1109/83.287029
PMID:18291933
Abstract

The authors extend the configuration of stack filtering to develop a new class of stack-type filters called parallel stack filters (PSFs). As a basis for the parallel stack filtering, the block threshold decomposition (BTD) is introduced, and its properties are investigated. The design of optimal PSHs under the mean absolute error (MAE) criterion is shown to be similar to the minimum MAE stack filtering theory. The only difference is that one needs now to design more than one stack filter that together construct an optimal PSF. As a result, while reviewing briefly the optimal stack filtering theory, they will put more efforts to demonstrate, via several examples, the improvement by switching from stack filtering to parallel stack filtering for the task of image noise removal.

摘要

作者将堆栈滤波的配置扩展到开发一类称为并行堆栈滤波器 (PSF) 的新堆栈滤波器。作为并行堆栈滤波的基础,引入了块阈值分解 (BTD),并研究了其性质。在平均绝对误差 (MAE) 准则下,最优 PSFs 的设计被证明类似于最小 MAE 堆栈滤波理论。唯一的区别是现在需要设计多个堆栈滤波器,它们共同构建一个最优的 PSF。因此,在简要回顾最优堆栈滤波理论的同时,他们将通过几个示例来证明,对于图像去噪任务,从堆栈滤波切换到并行堆栈滤波可以提高效果。

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