Two-dimensional sparse LMS for image denoising

Gülden Eleyan, Mohammad Salman, Cemil Turan

2015

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/icecco.2015.7416909
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.