Scopus: 3 citas, Google Scholar: citas
An Adaptive Non-linear Statistical Salt-and-Pepper Noise Removal Algorithm using Interquartile Range
Halder, Amiya (St. Thomas College of Engineering and Technology (Índia). Department of Computer Science and Engineering)
Bhattacharya, Pritam (St. Thomas College of Engineering and Technology (Índia). Department of Computer Science and Engineering)
Sarkarb, Apurba (IIEST Shibpuer (Índia). Department of Computer Science and Technology)

Fecha: 2019
Resumen: This paper presents a salt-and-pepper noise removal scheme using modified mean filter. The proposed method is based on a simple basic concepts of mean filter, where each mean value is calculated from the mathematical formula of interquartile range (IQR). It replaces the noisy pixels using IQR based mathematical formula applied on the filter window. Experimental results are presented to demonstrate the efficiency (quality of the image) of the method compared to other existing different types of impulse noise removal techniques.
Derechos: Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades. Creative Commons
Lengua: Anglès
Documento: Article ; recerca ; Versió publicada
Materia: Salt-and-pepper noise ; Mean filter ; IQR ; PSNR ; Peak Signal-to-Noise ratio
Publicado en: ELCVIA : Electronic Letters on Computer Vision and Image Analysis, Vol. 18 Núm. 1 (2019) , p. 76-91 (Regular Issue) , ISSN 1577-5097

Adreça original: https://elcvia.cvc.uab.es/article/view/v18-n1-halder
Adreça alternativa: https://raco.cat/index.php/ELCVIA/article/view/359026
DOI: 10.5565/rev/elcvia.1145


15 p, 7.8 MB

El registro aparece en las colecciones:
Artículos > Artículos publicados > ELCVIA
Artículos > Artículos de investigación

 Registro creado el 2019-07-02, última modificación el 2021-12-11



   Favorit i Compartir