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Cost-Effective Implementation of Order-Statistics Based Vector Filters Using Minimax Approximations

机译:基于订单统计的矢量滤波器的低成本实现   使用minimax近似值

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摘要

Vector operators based on robust order statistics have proved successful indigital multichannel imaging applications, particularly color image filteringand enhancement, in dealing with impulsive noise while preserving edges andfine image details. These operators often have very high computationalrequirements which limits their use in time-critical applications. This paperintroduces techniques to speed up vector filters using the minimaxapproximation theory. Extensive experiments on a large and diverse set of colorimages show that proposed approximations achieve an excellent balance amongease of implementation, accuracy, and computational speed.
机译:基于稳健阶次统计量的矢量算子已证明在处理脉冲噪声,同时保留边缘和精细图像细节的过程中,在数字多通道成像应用中取得了成功,尤其是彩色图像过滤和增强。这些运算符通常具有很高的计算要求,这限制了它们在时间紧迫的应用程序中的使用。本文介绍了使用最小极大逼近理论加速矢量滤波器的技术。在大量多样的彩色图像上进行的广泛实验表明,所提出的近似值在实现的简便性,准确性和计算速度之间达到了极好的平衡。

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