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Noise reduction of SEM images using adaptive Wiener filter

机译:使用自适应维纳滤波器降低SEM图像的噪声

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摘要

In this paper, we propose an improved pixel-wise adaptive Wiener filter to suppress additive white Gaussian noise in scanning electron microscope (SEM) images. We employ an adaptive weight function (AWF), to estimate local spatial statistics of Wiener filter. In this AWF, the estimation of noise variance is required, so we use the linear regression (LR) method to estimate noise variance. Finally, the proposed filter is compared with original Wiener filter and another existence Wiener filter to denoise SEM images. For different noise variances, experimental results indicate that proposed filter has better performance in comparison with other mentioned filters.
机译:在本文中,我们提出了一种改进的像素级自适应维纳滤波器,以抑制扫描电子显微镜(SEM)图像中的加性高斯白噪声。我们采用自适应加权函数(AWF)来估计维纳滤波器的局部空间统计量。在此AWF中,需要估算噪声方差,因此我们使用线性回归(LR)方法估算噪声方差。最后,将提出的滤波器与原始的维纳滤波器和另一个存在的维纳滤波器进行比较,以对SEM图像进行降噪。对于不同的噪声方差,实验结果表明,与其他提到的滤波器相比,该滤波器具有更好的性能。

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