Two-dimensional sparse LMS for image denoising

2015

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco.2015.7416909
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

In this paper we propose a new two-dimensional (2D) zero-attracting least-mean-square (ZA-LMS) based adaptive filter by applying the recently proposed ZA-LMS algorithm for image denoising. The proposed algorithm is applied along both horizontal and vertical directions. Two configurations of data reuse are used to compare the performance and the computational complexity of the 2D conventional LMS algorithm with the proposed one. The simulation results have shown that the proposed 2D ZA-LMS algorithm has similar results as those of the 2D LMS algorithm and it has the benefit of lower computational complexity.