H - Electricity – 04 – N
Patent
H - Electricity
04
N
H04N 5/213 (2006.01)
Patent
CA 2616871
A non-iterative 3D processing method and system is disclosed for generic noise reduction. The 3D noise reducer is based on a simple conversion of the five types of noise to equivalent additive noise of varying statistics. The proposed technique comprises also an efficient temporal filtering technique which combines Minimization of Output Noise Variance (MNV) and Embedded Motion Estimation (EME). The proposed temporal filtering technique may be furthermore combined with classical motion estimation and motion compensation for more efficient noise reducer. The proposed technique comprises also a spatial noise reducer which combines Minimum Mean Squared Error (MMSE) with robust and effective shape adaptive windowing (SAW) is utilized for smoothing random noise in the whole image, particularly for edge regions. Another modification to MMSE is also introduced for handling banding effects for eventual excessive filtering in slowly varying regions.
L'invention concerne un procédé et un système de traitement non itératif en 3 D, destinés à la réduction de bruit générique. Le réducteur de bruit en 3 D est basé sur une simple conversion de cinq types de bruit vers un bruit équivalant des statistiques variables. La technique proposée comprend aussi une technique efficace de filtrage temporel, qui combine la minimisation de la variance de bruit de sortie (MNV) et l'estimation de mouvement enfoui (EME). La technique proposée de filtrage temporel peut être en outre combinée avec une estimation de mouvement classique et une compensation de mouvement pour obtenir un réducteur de bruit encore plus efficace. La technique proposée comprend aussi un réducteur de bruit spatial qui combine un minimum du carré moyen de l'erreur (MMSE) à un fenêtrage adaptatif robuste à forme efficace (SAW) pour lisser le bruit aléatoire dans la totalité de l'image et notamment dans les régions de bord. Une autre modification de MMSE est aussi introduite pour prendre en charge les effets de rubanement à des fins de filtrage excessif réel dans les régions à faible variabilité.
Le Dinh Chon Tam
Nguyen Duong Tuan
Thanh Hien Nguyen Thi
Algolith Inc.
Na
LandOfFree
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