Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-26249
Titel: Diffusion-inspired shrinkage functions and stability results for wavelet denoising
Verfasser: Mrázek, Pavel
Weickert, Joachim
Steidl, Gabriele
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 2003
Freie Schlagwörter: image denoising
wavelet shrinkage
diffusion filtering
DDC-Sachgruppe: 510 Mathematik
Dokumentart : Preprint (Vorabdruck)
Kurzfassung: We study the connections between discrete 1-D schemes for non-linear diffusion and shift-invariant Haar wavelet shrinkage. We show that one step of a (stabilised) explicit discretisation of nonlinear diffusion can be expressed in terms of wavelet shrinkage on a single spatial level. This equivalence allows a fruitful exchange of ideas between the two fields. In this paper we derive new wavelet shrinkage functions from existing diffusivity functions, and identify some previously used shrinkage functions as corresponding to well known diffusivities. We demonstrate experimentally that some of the diffusion-inspired shrinkage functions are among the best for translation-invariant multiscale wavelet denoising. Moreover, by transferring stability notions from diffusion filtering to wavelet shrinkage, we derive conditions on the shrinkage function that ensure that shift invariant single-level Haar wavelet shrinkage is maximum-minimum stable, monotonicity preserving, and variation diminishing.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291-scidok-44427
hdl:20.500.11880/26305
http://dx.doi.org/10.22028/D291-26249
Schriftenreihe: Preprint / Fachrichtung Mathematik, Universität des Saarlandes
Band: 96
SciDok-Publikation: 4-Jan-2012
Fakultät: Fakultät 6 - Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät I
Fachrichtung: MI - Mathematik
Fakultät / Institution:MI - Fakultät für Mathematik und Informatik

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