Resumen

En este artículo proponemos un método novedoso de reducción de ruido en videos basado en umbral adaptativo y agrupamiento -means. En el método propuesto, se aplica el umbral adaptativo en lugar del umbral duro convencional del método VBM3D. El umbral adaptativo tiene una alta capacidad para adaptarse y cambiar según la cantidad de ruido. Específicamente, se aplica umbral duro en las áreas con mayor ruido, mientras que se aplica umbral suave en las áreas con menor ruido. Por lo tanto, podemos eliminar eficazmente el ruido y al mismo tiempo preservar los bordes de la imagen, ya que el enfoque de agrupamiento ahorra más tiempo de computación y es más capaz de encontrar parches relevantes que el enfoque de coincidencia de bloques. Por lo tanto, en este artículo se adopta el método de agrupamiento -means en la estimación final en lugar del método de coincidencia de bloques en el método VBM3D para restringir la búsqueda de los parches candidatos dentro de la región del parche de referencia y, por lo

• Materias:Sistemas multiagente Dinámica de interacción Simulación de comportamientos Ecuaciones diferenciales estocásticas Dinámica caótica
• Subjects:Multiagent systems Interaction dynamics Behavioral simulation Stochastic differential equations Chaotic dynamics
• Palabras claves:Eliminación de ruido en videos; Umbral adaptativo; Agrupamiento -means; Eliminación de ruido; Preservación de bordes de imagen; Eficiencia computacional
• Keywords:Video denoising; Adaptive thresholding; -means clustering; Noise removal; Image edges preservation; Computational efficiency