On the nonparametric noise reduction in color images

• Autorzy: Budzan S.

Warianty tytułu

PL

Nieparametryczne metody redukcji szumu w obrazach barwnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

In work question of efficiency of filtration the noise was talked over in color images at utilization of vectorial median. In this paper it was concetrated itself on utilization in filtration proces of Parzen estimator. In first part of this paper general questions were talked over - distance functions, ordering schemes. In second part Parzen estimator was talked over as well as leaning on him filtration algorithm. In last part, the experiments have been presented.

PL

W pracy omówiono zagadnienie efektywności filtracji szumów w obrazach barwnych przy wykorzystaniu mediany wektorowej. Skupiono się na omówieniu wykorzystania w procesie filtracji estymatora Parzena. W pierwszej części pracy omówiono ogólne zagadnienia dotyczące filtracji medianowej - schematy szeregowania, funkcje dystansu. W drugiej części omówiono estymator Parzena oraz oparty na nim algorytm filtracji. W ostatnim fragmencie zaprezentowano część badań przeprowadzonych z wykorzystaniem powstałego algorytmu.

Słowa kluczowe

EN

noise reduction; color image; filtration the noise; vectorial median; Parzen estimator

PL

redukcja szumu; obraz barwny; filtracja szumów; mediana wektorowa; estymator Parzena

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2003
• Tom: z. 138
• Strony: 57--74
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Budzan S.

• Instytut Automatyki Politechniki Śląskiej, 44-100 Gliwice, ul. Akademicka 16, tel. [phone]

Bibliografia

• 1. Silverman В.W.: Density estimation for statistics and data analysis. Published in Monographs on Statistics and Applied Probability, London: Chapman and Hall, 1986.
• 2. Astolla J., Haavisto P., Neuvo Y.: Vector median filters - Proceedings of the IEEE, Vol. 78, no. 4 April 1990.
• 3. Tapia R. A, Thompson J.R.: Nonparametric Probability Density Estimation 1978.
• 4, Pitas L, Venetsanopoulos A. N.: Nonlinear Digital Filters: Principles and Applications. Kluwer Academic Publishers, Boston, MA 1990.
• 5. Duda R.O., Hart P.E.,. Stork D.G.: Pattern classification. J.Willey & Sons Inc, New York 2001.
• 6. Kraaijveld Martin A.: A Parzen classifier with an improved robustness against deviations between training and test data. Pattern Recognition Letters 17 1996.
• 7. Babich Gregory A., Camps Octavia I.: Weighted Parzen Windows for Pattern Classifica-tion. Proceedings of the IEEE, Vol. 18, no. 5 May 1996.
• 8. Belanche L., Nebot A.: Density Estimation (UPC 2001/2002).
• 9. Plataniotis K.N., Androutsos D., Venetsanopoulos A.N.: Color image processing using adaptive vector directional filters. IEEE Trans, on Circuit arid Systems-II, 1998.
• 10. Venetsanopoulos A.N.,. Trahanias P.E.: Vector Directional Filters - A new class of multichannel image processing filters. ГЕЕЕ Trans. Image Processing 2(4), October 1993.
• 11. Kurzyński M: Rozpoznawanie obiektów - metody statystyczne. Oficyna Wydawnicza P. Wr., Wroclaw 1997.
• 12. Wu Ying, Li Bin, Ping Fan Yan: Nonparametric Density Estimation using Wavelet Transformation and Scale-space zero-crossing reconstruction. Proceedings of ICSP’ 96.
• 13. Vardavoulia M.I,. Tsalides Ph.: A new vector median filter for colour image processing Pattem Recognition Letters 22 (2001).
• 14. Simon Tong, Daphne Koller: Restricted Bayes Optimal Classifiers. Proceedings of the 17-th National Conference on Artificial Intelligence.
• 15. Darryl Morrell: Statistical Pattem Recognition Lecture Note 6a: More. Nonparametric Estimation, 1996.
• 16. Herbin M,. Bonnet N, Vautrot P.: Estimation of the number of clusters and influence zones. Pattern Recognition Letters, Vol. 17,1996.
• 17. Alparone L., Bami M, Bartolini F., Cappellini V.: Adaptively weighted vector-median filters for motion- fields smoothing University of Florence.
• 18. Karakos D.G.,. Trahanias P.E: Generalized multichannel image filtering structures, IEEE Trans, on Image Processing, 6, 7, 879-881, 1996.