一种基于高阶MRF的乘性噪声消除变分模型
计算机视觉与模式识别
2015-06-19 v3
摘要
Experts Fields (FoE)图像先验模型是一种基于滤波器的高阶马尔可夫随机场(MRF)模型，已被证明在许多图像恢复问题中是有效的。受基于FoE方法成功应用的启发，在本快报中，我们提出了一种基于FoE图像先验模型的用于乘性噪声消除的新型变分模型。所得模型对应于一个非凸最小化问题，该问题可以通过最近发表的一种非凸优化算法来求解。基于合成斑点噪声和真实合成孔径雷达(SAR)图像的实验结果表明，我们提出的方法的性能与已发表的最佳去斑算法相当。此外，我们提出的模型还有一个额外优势，即推断极其高效。我们基于GPU的实现耗时不到1秒即可产生SOTA的去斑性能。
引用
@article{arxiv.1404.5344,
title = {A higher-order MRF based variational model for multiplicative noise reduction},
author = {Yunjin Chen and Wensen Feng and René Ranftl and Hong Qiao and Thomas Pock},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.5344},
year = {2015}
}
备注
5 pages, 5 figures, to appear in IEEE Signal Processing Letters