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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Teuber, Tanja [VerfasserIn]   i
 Remmele, Steffen [VerfasserIn]   i
 Hesser, Jürgen [VerfasserIn]   i
 Steidl, Gabriele [VerfasserIn]   i
Titel:Denoising by second order statistics
Verf.angabe:Tanja Teuber, Steffen Remmele, Jürgen Hesser, Gabriele Steidl
E-Jahr:2012
Jahr:16 May 2012
Umfang:11 S.
Fussnoten:Gesehen am 04.04.2018
Titel Quelle:Enthalten in: Signal processing
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier, 1979
Jahr Quelle:2012
Band/Heft Quelle:92(2012), 12, Seite 2837-2847
Abstract:A standard approach for deducing a variational denoising method is the maximum a posteriori strategy. Here, the denoising result is chosen in such a way that it maximizes the conditional distribution function of the reconstruction given its observed noisy version. Unfortunately, this approach does not imply that the empirical distribution of the reconstructed noise components follows the statistics of the assumed noise model. In this paper, we show for additive noise models how to overcome this drawback by applying an additional transformation to the random vector modeling the noise. This transformation is then incorporated into the standard denoising approach and leads to a more sophisticated data fidelity term, which forces the removed noise components to have the desired statistical properties. The good properties of our new approach are demonstrated for additive Gaussian noise by numerical examples. Our method shows to be especially well suited for data containing high frequency structures, where other denoising methods which assume a certain smoothness of the signal fail to restore the small structures.
DOI:doi:10.1016/j.sigpro.2012.04.015
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Volltext: http://dx.doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.04.015
 Volltext: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0165168412001375
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2012.04.015
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Additive noise
 Denoising
 Maximum a posteriori estimation
 Moment theory
 Second order statistics
K10plus-PPN:1571680551
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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