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Simplified noise model parameter estimation for signal-dependent noise

机译:信号相关噪声的简化噪声模型参数估计

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摘要

In this paper, we present a noise parameter estimation method using a simplified signal-dependent noise model. The generic Poisson-Gaussian noise model is simplified to a Gaussian-Gaussian noise model. From the simplified noise model, we experimentally verify that the value obtained by the robust median estimator is almost the same as the mean of the noise standard deviation. Based on this property, the noise model parameters are estimated by the least square method. Simulation results show that the estimation performance using our proposed algorithm is compatible with the performance of the existing method. Our method can generate good parameter estimation results with reduced computational complexity.
机译:在本文中,我们提出了一种使用简化的信号相关噪声模型的噪声参数估计方法。通用泊松-高斯噪声模型简化为高斯-高斯噪声模型。从简化的噪声模型中,我们通过实验验证了鲁棒中值估计器获得的值几乎与噪声标准偏差的平均值相同。基于此属性,通过最小二乘法估算噪声模型参数。仿真结果表明,所提算法的估计性能与现有方法的性能兼容。我们的方法可以产生良好的参数估计结果,并降低计算复杂度。

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