图像去噪非局部参数方法的统一框架
计算机视觉与模式识别
2024-02-22 v1
摘要
我们提出了单图像去噪非局部方法的统一视图，其中最流行的代表是 BM3D，该方法根据噪声块的相似性将其聚集在一起以便协同处理。我们的通用估计框架基于二次风险的最小化，该风险分两步近似，并适应光子噪声和电子噪声。依靠第一步的无偏风险估计（URE）和第二步借用于深度学习理论的“内部适应”概念，我们表明我们的方法能够重新解释并调和先前最先进的非局部方法。在此框架内，我们提出了一种名为 NL-Ridge 的新型去噪器，它利用了块的线性组合。虽然概念上更简单，但我们表明 NL-Ridge 可以超越既定的最先进单图像去噪器。
引用
@article{arxiv.2402.13816,
title = {A unified framework of non-local parametric methods for image denoising},
author = {Sébastien Herbreteau and Charles Kervrann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.13816},
year = {2024}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2203.00570