Spatiotemporal Video Denoising Based on Adaptive Thresholding and Clustering
المؤلفون المشاركون
Su, Benyu
Liu, Kui
Hadi, Ali Naser
Tan, Jieqing
Yahya, Ali Abdullah
المصدر
Discrete Dynamics in Nature and Society
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-03-14
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In this paper we propose a novel video denoising method based on adaptive thresholding and K-means clustering.
In the proposed method the adaptive thresholding is applied rather than the conventional hard-thresholding of the VBM3D method.
The adaptive thresholding has a high ability to adapt and change according to the amount of noise.
More specifically, hard-thresholding is applied on the higher noise areas while soft-thresholding is applied on the lower noise areas.
Consequently, we can successfully remove the noise effectively and at the same time preserve the edges of the image, because the clustering approach saves more computation time and is more capable of finding relevant patches than the block-matching approach.
So, the K-means clustering method in the final estimate in this paper is adopted instead of the block-matching method in the VBM3D method in order to restrict the search of the candidate patches within the region of the reference patch and therefore improve the grouping.
Experimental results emphasize the superiority of the new method over the reference methods in terms of visual quality, Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR), and Image Enhancement Factor (IEF).
Execution time of the proposed algorithm consumes less time in denoising than that in the VBM3D algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yahya, Ali Abdullah& Tan, Jieqing& Su, Benyu& Liu, Kui& Hadi, Ali Naser. 2017. Spatiotemporal Video Denoising Based on Adaptive Thresholding and Clustering. Discrete Dynamics in Nature and Society،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1151695
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yahya, Ali Abdullah…[et al.]. Spatiotemporal Video Denoising Based on Adaptive Thresholding and Clustering. Discrete Dynamics in Nature and Society No. 2017 (2017), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1151695
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yahya, Ali Abdullah& Tan, Jieqing& Su, Benyu& Liu, Kui& Hadi, Ali Naser. Spatiotemporal Video Denoising Based on Adaptive Thresholding and Clustering. Discrete Dynamics in Nature and Society. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1151695
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1151695
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر