Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloLong correlation Gaussian random fields: parameter estimation and noise reduction
Anno di pubblicazione2007
FormatoElettronico
Autore/iCaiafa C.; Proto A.; Kuruoglu E. E.
Affiliazioni autoriFacultad de Ingeniería, UBA, Buenos Aires, Argentina; Facultad de Ingeniería, UBA, Buenos Aires, Argentina; CNR-ISTI, Pisa, Italy
Autori CNR e affiliazioni
  • ERCAN ENGIN KURUOGLU
Lingua/e
  • inglese
AbstractIn this paper, a parametric model for Gaussian random fields (GRFs) with long-correlation feature, namely the long correlation GRF (LC-GRF), is studied. Important properties of the model are derived and used for developing new parameter estimation algorithms and for constructing an optimum noise reduction filter. In particular, a novel iterative maximum likelihood estimation (MLE) algorithm is proposed for estimating the parameters of the model from a sample image, and the expectation-maximization (EM) algorithm is proposed for estimating the signal and noise variances given a noisy image. The optimal Wiener filter is derived making use of the parametric form of the model for the noise reduction under additive white Gaussian noise (WGN). Also the theoretic performance of the filter is obtained and its behavior is analyzed in terms of the long-correlation feature of the model. The effectiveness of the presented algorithms is demonstrated through experimental results on synthetic generated GRFs. An application to the restoration of cosmic microwave background (CMB) images in the presence of additive WGN is also presented.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da819
Pagine a835
Pagine totali17
RivistaDigital signal processing (Print)
Attiva dal 1991
Editore: Academic Press, - Duluth, MN
Paese di pubblicazione: Stati Uniti d'America
Lingua: inglese
ISSN: 1051-2004
Titolo chiave: Digital signal processing (Print)
Titolo proprio: Digital signal processing. (Print)
Titolo abbreviato: Digit. signal process. (Print)
Numero volume della rivista17
Fascicolo della rivista4
DOI10.1016/j.dsp.2007.01.001
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazionePublished version
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000247899300011)
Parole chiaveLong range dependence
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ISTI — Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione "Alessandro Faedo"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ICT.P10.012.001 : Elaborazione di segnali e immagini per impieghi diagnostici e interpretazione di immagini multisorgente
Progetti Europei-
Allegati
Long correlation Gaussian random fields: parameter estimation and noise reduction (documento privato )
Descrizione: Codice PuMa: cnr.isti/2007-A0-014
Tipo documento: application/pdf

Dati associati a vecchie tipologie
I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
Editore
  • ELSEVIER, NEW YORK (Stati Uniti d'America)

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area disciplinareComputer Science & Engineering
Rivista ISIDIGITAL SIGNAL PROCESSING [11305J0]
NoteIn: Digital Signal Processing, vol. 17 (4) pp. 819 - 835. Elsevier, 2007.