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Noise reduction of SEM images using adaptive Wiener filter

机译:使用Adaptive Wiener滤波器的SEM图像降噪

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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 - 方面自适应维纳滤波器,以抑制扫描电子显微镜(SEM)图像中的添加性白色高斯噪声。我们采用了一个自适应权重函数(AWF),以估算维纳滤波器的局部空间统计信息。在该AWF中,需要估计噪声方差,因此我们使用线性回归(LR)方法来估计噪声方差。最后,将所提出的滤波器与原始维纳滤波器进行比较,另一个存在维纳滤波器进行比较,以便欺骗SEM图像。对于不同的噪声差异,实验结果表明,与其他提到的过滤器相比,所提出的滤波器具有更好的性能。

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