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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 481 - 486 (6page)
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Noise suppression is the first prior task in a machine vision and human perception. In this paper, a novel method to remove high volumes of impulse noise is proposed. Our filter has designed based on the concept of a frequency data distribution that is not always symmetric. The filter employs a Generalized Extreme Value (GEV) distribution for fitting pixel values in each sliding window. From GEV approximation, the impulsive noise pixels were trimmed out when their values were more than the minima and maxima threshold values. From the experimental results, the proposed algorithm provided good performance for removing high impulse noise and outperformed when compared with the state-of- the-art methods.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. BACKGROUND THEORIES
3. GEV TRIMMED IMPLEMENTATION
4. EXPERIMENTAL RESULTS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
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