ناشر تخصصی کنفرانس های ایران

لطفا کمی صبر نمایید

Publisher of Iranian Journals and Conference Proceedings

Please waite ..
CIVILICAWe Respect the Science
ناشر تخصصی کنفرانسهای ایران
عنوان
مقاله

Image Denoising with a Mixture of Gaussian Distributions with Local Parameters in Wavelet Domain

تعداد صفحات: 8 | تعداد نمایش خلاصه: 1586 | نظرات: 0
سال انتشار: 1385
کد COI مقاله: ICMVIP04_031
زبان مقاله: انگلیسی
(فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد)

راهنمای دانلود فایل کامل این مقاله

اگر در مجموعه سیویلیکا عضو نیستید، به راحتی می توانید از طریق فرم روبرو اصل این مقاله را خریداری نمایید.

برای عضویت در سیویلیکا به صفحه ثبت نام مراجعه نمایید.در صورتی که دارای نام کاربری در مجموعه سیویلیکا هستید، ابتدا از قسمت بالای صفحه با نام کاربری خود وارد شده و سپس به این صفحه مراجعه نمایید.

لطفا قبل از اقدام به خرید اینترنتی این مقاله، ابتدا تعداد صفحات مقاله را در بالای این صفحه کنترل نمایید.

برای راهنمایی کاملتر راهنمای سایت را مطالعه کنید.

خرید و دانلود فایل مقاله

با استفاده از پرداخت اینترنتی بسیار سریع و ساده می توانید اصل این مقاله را که دارای 8 صفحه است به صورت فایل PDF در اختیار داشته باشید.

قیمت این مقاله : 0 تومان

آدرس ایمیل خود را در کادر زیر وارد نمایید:

مشخصات نویسندگان مقاله Image Denoising with a Mixture of Gaussian Distributions with Local Parameters in Wavelet Domain

Hossein Rabbani - Department of Bioelecteric, Biomedical Engineering Faculty, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)
Mansur Vafadust - Department of Bioelecteric, Biomedical Engineering Faculty, Amirkabir University of Technology (Tehran Polytechnic)

چکیده مقاله:

The proposed model for noise-free data distribution play an important role for maximum a posteriori (MAP) estimator. Thus, in the wavelet based image denoising, it is necessary to select a proper model for distribution of wavelet coefficients. This paper presents a new image denoising algorithm based on the modeling of wavelet coefficients in each subband with a mixture of Gaussian probability density functions (pdfs) that parameters of mixture model are local. The mixture pdf is able to model the long tailed property of wavelet coefficients and the local parameters can model the empirically observed correlation between the coefficient amplitudes. Therefore, the statistical properties of wavelet coefficients are better modelled by using this new pdf. Within this framework, we describe a new image denoising algorithm based on designing a MAP estimator, which use the mixture distributions with high local correlation. The simulation results show that our proposed technique achieves better performance than several published methods such as denoising based on mixture pdfs without local parameters both visually and in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR).

کلیدواژه ها:

MAP estimator, mixture model, wavelet transform

کد مقاله/لینک ثابت به این مقاله

برای لینک دهی به این مقاله می توانید از لینک زیر استفاده نمایید. این لینک همیشه ثابت است و به عنوان سند ثبت مقاله در مرجع سیویلیکا مورد استفاده قرار میگیرد:

https://civilica.com/doc/44268/

نحوه استناد به مقاله:

در صورتی که می خواهید در اثر پژوهشی خود به این مقاله ارجاع دهید، به سادگی می توانید از عبارت زیر در بخش منابع و مراجع استفاده نمایید:
Rabbani, Hossein و Vafadust, Mansur,1385,Image Denoising with a Mixture of Gaussian Distributions with Local Parameters in Wavelet Domain,چهارمین کنفرانس ماشین بینایی و پردازش تصویر,مشهد,,,https://civilica.com/doc/44268

در داخل متن نیز هر جا که به عبارت و یا دستاوردی از این مقاله اشاره شود پس از ذکر مطلب، در داخل پارانتز، مشخصات زیر نوشته می شود.
برای بار اول: (1385, Rabbani, Hossein؛ Mansur Vafadust)
برای بار دوم به بعد: (1385, Rabbani؛ Vafadust)
برای آشنایی کامل با نحوه مرجع نویسی لطفا بخش راهنمای سیویلیکا (مرجع دهی) را ملاحظه نمایید.

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود ممقالهقاله لینک شده اند :

  • R. Lukac, B. Smolka, K. Martin, K. N. Plataniotis, and ...
  • A. Antoniadis and G. Oppenlein, Eds. New [14] Achim A., ...
  • مدیریت اطلاعات پژوهشی

    صدور گواهی نمایه سازی | گزارش اشکال مقاله | من نویسنده این مقاله هستم

    اطلاعات استنادی این مقاله را به نرم افزارهای مدیریت اطلاعات علمی و استنادی ارسال نمایید و در تحقیقات خود از آن استفاده نمایید.

    علم سنجی و رتبه بندی مقاله

    مشخصات مرکز تولید کننده این مقاله به صورت زیر است:
    نوع مرکز: دانشگاه دولتی
    تعداد مقالات: 19,748
    در بخش علم سنجی پایگاه سیویلیکا می توانید رتبه بندی علمی مراکز دانشگاهی و پژوهشی کشور را بر اساس آمار مقالات نمایه شده مشاهده نمایید.

    مقالات مرتبط جدید

    به اشتراک گذاری این صفحه

    اطلاعات بیشتر درباره COI

    COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

    کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.

    پشتیبانی