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Denoising of Multispectral Images via Nonlocal Groupwise Spectrum-PCA

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Formale Metadaten

Titel Denoising of Multispectral Images via Nonlocal Groupwise Spectrum-PCA
Serientitel The 5th European Conference on Colour in Graphics, Imaging, and Vision and the 12th International Symposium on Multispectral Colour Science (CGIV 2010/MCS'10)
Teil 21
Anzahl der Teile 43
Autor Danielyan, Aram
Foi, Alessandro
Katkovnik, Vladimir
Egiazarian, Karen
Lizenz CC-Namensnennung - keine Bearbeitung 2.0 UK: England & Wales:
Sie dürfen das Werk in unveränderter Form zu jedem legalen Zweck nutzen, vervielfältigen, verbreiten und öffentlich zugänglich machen, sofern Sie den Namen des Autors/Rechteinhabers in der von ihm festgelegten Weise nennen.
DOI 10.5446/18257
Herausgeber River Valley TV
Erscheinungsjahr 2011
Sprache Englisch
Produktionsort Joensuu, Finland

Inhaltliche Metadaten

Fachgebiet Informatik
Abstract We propose a new algorithm for multispectral image denoising. The algorithm is based on the state-of-the-art Block Matching 3-D filter. For each “reference” 3-D block of multispectral data (sub-array of pixels from spatial and spectral locations) we find similar 3-D blocks using block matching and group them together to form a set of 4-D groups of pixels in spatial (2-D), spectral (1-D) and “temporal matched” (1-D) directions. Each of these groups is transformed using 4-D separable transforms formed by a fixed 2-D transform in spatial coordinates, a fixed 1-D transform in “temporal” coordinate, and 1-D PCA transform in spectral coordinates. Denoising is performed by shrinking these 4-D spectral components, applying an inverse 4-D transform to obtain estimates for all 4-D blocks and aggregating all estimates together. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated on the denoising of real images captured with multispectral camera.
Schlagwörter The 5th European Conference on Colour in Graphics, Imaging
Vision and the 12th International Symposium on Multispectral Colour Science

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