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Titel:

Automatic Denoising Parameter Estimation Using Gradient Histograms

Dokumenttyp:
Konferenzbeitrag
Art des Konferenzbeitrags:
Vortrag / Präsentation
Autor(en):
Seybold, Tamara; Kuhn, Florian; Habigt, Julian; Hartenstein, Mark; Stechele, Walter
Abstract:
State-of-the-art denoising methods provide denoising results that can be considered close to optimal. The denoising methods usually have one or more parameters regulating denoising strength that can be adapted for a specific image. To obtain the optimal denoising result, the correct parameter setting is crucial. In this paper, we therefore propose a method that can automatically estimate the optimal parameter of a denoising algorithm. Our approach compares the gradient histogram of a denoised im...     »
Stichworte:
parameter estimation, parameter optimization, noise reduction, denoising, no-reference metrics
Kongress- / Buchtitel:
IEEE Visual Communications and Image Processing Conference
Ausrichter der Konferenz:
IEEE Circuits and Systems Society
Datum der Konferenz:
7-10 Dec. 2014
Verlag / Institution:
IEEE
Jahr:
2014
Quartal:
4. Quartal
Jahr / Monat:
2014-12
Monat:
Dec
Seiten:
358-361
Reviewed:
ja
Sprache:
en
Volltext / DOI:
doi:10.1109/VCIP.2014.7051580
WWW:
http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7051580
TUM Einrichtung:
Lehrstuhl für Datenverarbeitung
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