'

SA-DCT

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

SA-DCT Результаты


Слайд 1

Результаты, полученные для тестового изображения “Peppers”


Слайд 2

? =30 SSIM = 0.2089 PSNR=18.7346 дБ SSIM = 0.7972 PSNR=29.6943 дБ SSIM = 0.5187 PSNR=25.6183 дБ SA-DCT Wiener


Слайд 3

Оценка уровня шума “Peppers” wavelet domain estimation Отклонение оценки ? лежит в пределах от 0,0012 до 0,0840 (от 1,5% до 21,4%) Отклонение в значении PSNR<0.5 дБ (до 1.5%), SSIM?0.1 (до 15%) (в сравнении с изображениями, обработанными при заданном значении ?)


Слайд 4

Методы оценки ? standard shifted differences cascaded horizontal-vertical shifted differences wavelet domain estimation (DEFAULT) wavelet domain estimation with boundary removal Immerkaer's method (FASTEST) Immerkaer's method with Daubechies-based Laplacian Blockwise Immerkaer's method with Daubechies-based Laplacian Наименьшее отклонение оцененного значения ? от реального дает 1 метод (standard shifted differences)


Слайд 5

Подавление шумов Аддитивные шумы Гауссов Релея Экспоненциальный Мультипликативный шум (спекл-шум)


Слайд 6

Импульсный шум Random Valued (gaussian) Noise Mean=124.5; NP=0.03; SD=8 SSIM = 0.7376 PSNR = 26.8957 дБ ? = 0.0252 (? = 6.4) ? = 0.0588 (? = 15) SSIM = 0.7938 PSNR = 28.7051 дБ SSIM = 0.8435 PSNR = 31.5573 дБ


Слайд 7

Random Valued (gaussian) Noise Mean=255; NP=0.03; SD=8 SSIM = 0.6224 PSNR = 20.9589 дБ SSIM = 0.7768 PSNR = 26.0028 дБ SSIM = 0.6607 PSNR = 21.2392 дБ ? = 0.0724 (? = 18.5) ? = 0.1373 (? = 35)


Слайд 8

Удаление блочности SSIM = 0.8172 PSNR = 30.3799 дБ SSIM = 0.8525 PSNR = 31.4612 дБ Q=10


×

HTML:





Ссылка: