A new impulse detection and filtering method for removal of wide range impulse noises

Selective application of Metropolis Light Transport for hard sampling illumination phenomena

“…В эту оценку добавлялась оценка сме-щения (bias), получаемого при применении фильтра Гаусса с некоторым ради-усом, после чего выбирался оптимальный радиус фильтра для каждого пиксе-ля изображения. Анализ дисперсии применялся также во многих других рабо-тах [47,50,51,55].…”

“…Нетрудно заметить, что используемый детектор шума основан на принци-пе работы известного медианного фильтра. Хотя в настоящий момент доступ-ны более современные методы детекции шума (например, [50][51][52][53][54]), было обна-ружено, что для синтезируемых при помощи небольшого числа OMC сэмплов изображений широкого динамического диапазона описанный метод детекции даёт приемлемую числовую оценку шума в интервале от 0 до 1. Более точная оценка не требуется (а зачастую она и невозможна, поскольку, как обсуждалось в обзоре предыдущих работ, шум есть результат неизвестного в общем случае распределения), т. к. далее происходит агрегация шума по области.…”

Removal of high-density impulse noise based on switching morphology-mean filter

“…Therefore, removing effectively the impulse noise and recovering reasonably the original information are crucial for impulse noise removal in images. To remove effectively impulse noise, many methods have been proposed [2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18][19][20][21]. Among these methods, the non-linear filters perform effectively.…”

“…However, the performance is affected by high density noise. An improved median filter (IMF) has been proposed by using the minimum absolute value of four convolutions obtained by onedimensional Laplacian operators [19]. These methods improve the performance of median filter, but require some parameters to be tuned and more processing time.…”

A robust noise removal algorithm with consideration of contextual information

“…The intensity of noise-free pixels is left unchanged and that of noisy pixels is replaced by the median value within a mask. Various modified median filters have been proposed, including the size-based adaptive median filter (SAMF) (Hwang and Haddad 1995), the noise adaptive soft-switching median filter (NASM) (Eng and Ma 2001), the extremum and median value (EM) filter (Xing et al 2001), a decision-based algorithm (DBA) (Srinivasan and Ebenezer 2007), an improved filtering algorithm for removing salt and pepper noise (IFARSPN) algorithm , the decision-based unsymmetric trimmed median (DBUTM) filter (Shekar and Srikanth 2011), and the removal of wide range impulse noise (RWRIN) filter (Wang and Wu 2009).…”