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PCA-based denoising method for division of focal plane polarimeters

机译:基于PCA的焦平面旋光仪的去噪方法。

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摘要

Division of focal plane (DoFP) polarimeters are composed of interlaced linear polarizers overlaid upon a focal plane array sensor. The interpolation is essential to reconstruct polarization information. However, current interpolation methods are based on the unrealistic assumption of noise-free images. Thus, it is advantageous to carry out denoising before interpolation. In this paper, we propose a principle component analysis (PCA) based denoising method, which works directly on DoFP images. Both simulated and real DoFP images are used to evaluate the denoising performance. Experimental results show that the proposed method can effectively suppress noise while preserving edges. (C) 2017 Optical Society of America
机译:焦平面(DoFP)偏振计的分度由重叠在焦平面阵列传感器上的交错线性偏振器组成。内插对于重建极化信息至关重要。但是,当前的插值方法基于无噪声图像的不现实假设。因此,有利的是在内插之前执行去噪。在本文中,我们提出了一种基于主成分分析(PCA)的降噪方法,该方法直接适用于DoFP图像。模拟的和真实的DoFP图像均用于评估降噪性能。实验结果表明,该方法可以有效抑制噪声,同时保留边缘。 (C)2017年美国眼镜学会

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