A funcionalidade de pesquisa está em construção.
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Image Restoration Using a Universal GMM Learning and Adaptive Wiener Filter Restauração de imagem usando um filtro Wiener adaptativo e de aprendizagem GMM universal

Nobumoto YAMANE, Motohiro TABUCHI, Yoshitaka MORIKAWA

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Resumo:

Neste artigo é proposto um método de restauração de imagens utilizando o filtro de Wiener. A fim de tornar a teoria do filtro de Wiener consistente com imagens que possuem estatísticas espacialmente variadas, o método proposto adota o filtro de Wiener localmente adaptativo (AWF) baseado no modelo universal de distribuição de mistura gaussiana (UNI-GMM) previamente proposto para remoção de ruído. Aplicando o UNI-GMM-AWF para problema de deconvolução, o método proposto emprega o filtro Wiener estacionário (SWF) como pré-filtro. O SWF no domínio da transformada discreta de cosseno reduz a função de propagação do ponto de desfoque e facilita a modelagem e filtragem no AWF seguinte. O SWF e o UNI-GMM são aprendidos usando um conjunto genérico de imagens de treinamento e o método proposto é ajustado ao conjunto de imagens. Resultados de simulação são apresentados para demonstrar a eficácia do método proposto.

Publicação
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E92-A No.10 pp.2560-2571
Data de publicação
2009/10/01
Publicitada
ISSN online
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.E92.A.2560
Tipo de Manuscrito
PAPER
Categoria
Processamento de Sinal Digital

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