通过方向小波包对WNNM图像去噪方法的交叉增强
图像与视频处理
2023-05-10 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
本文提出一种图像去噪方案，将基于方向准解析小波包（qWPs）的方法与最先进的加权核范数最小化（WNNM）去噪算法相结合。基于qWP的去噪方法（qWPdn）包含对退化图像的多尺度qWP变换、使用双变量收缩方法对变换系数施加自适应局部软阈值处理，以及从多个分解层阈值化系数中恢复图像。该组合方法由qWPdn与WNNM算法的若干次迭代构成，使得每次迭代中一个算法的输出增强另一个算法的输入。所提方法将qWPdn在严重受损图像中仍能捕获边缘与精细纹理模式的能力，与WNNM算法固有的真实图像非局部自相似性相结合。多个实验将该方法与包括WNNM在内的六种先进去噪算法比较，证实该交叉增强组合算法在定量指标与视觉感知质量上均优于其中大多数。
引用
@article{arxiv.2206.04431,
title = {Cross-boosting of WNNM Image Denoising method by Directional Wavelet Packets},
author = {Amir Averbuch and Pekka Neittaanmäki and Valery Zheludev and Moshe Salhov and Jonathan Hauser},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.04431},
year = {2023}
}
备注
30 pages, 28 figures. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2008.11595. text overlap with arXiv:2001.04899