अमूर्त

Poisson Noise Removal in Biomedical Images using Non-Linear Techniques

Jisha J U, Sureshkumar V

Medical images have always been an important factor in diagnosis of disease. Poisson Noise in those images has always been a problem with the image clarity. We propose two technique which combines Multi-Scale Variance Stabilizing Transform (MS-VST), Fast Discrete Curvelet Transform (FDCT) with Thresholding and MS-VST, FDCT with Null Hypothesis testing for effectively removing the Poisson Noise from the medical images. The effectiveness of using these techniques has been analyzed using Peak Signal to Noise Ratio and Universal Image Quality Index.

अस्वीकृति: इस सारांश का अनुवाद कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरणों का उपयोग करके किया गया है और इसे अभी तक समीक्षा या सत्यापित नहीं किया गया है।

जर्नल हाइलाइट्स

अंकीय संकेत प्रक्रिया अतुल्यकालिक संकलन अधोचालकसंचालन अनुकूली संकेत संकेत अलग नेटवर्किंग आर्टिफ़िशियल क्लिनिक और इलेक्ट्रिकल में इलेक्ट्रिक ड्राइवर और उत्पाद इलेक्ट्रॉनिक सामग्री इलेक्ट्रॉनिक्स में आर्टिफिशियल ब्यूरो उपग्रह संचार एपीसैन निदान एवं संवेदन प्रणाली नियंत्रण सिद्धांत और सिद्धांत पावर इलेक्ट्रॉनिक कन्वर्टर्स का विश्लेषण बायो इलेक्ट्रॉनिक्स बिजली की गुणवत्ता और आपूर्ति की लागत के आर्थिक मूल्यांकन बेसिक इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग भार एवं विद्युत पावर प्लांट की विद्युत एवं औषधि उपयोगिताएँ विद्युतचुंबकीय क्षणिक कार्यक्रम (ईएमआई) विद्युतीकरण

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