利用图像局部与非局部一致性去除混合高斯 - 脉冲噪声
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2016-11-18 v1
摘要
大多数现有图像去噪算法仅能处理单一类型的噪声，这与实际中观测到的噪声图像在采集和传输过程中往往遭受多种类型噪声的事实相悖。本文提出了一种新的变分算法，通过同时利用图像的局部一致性和非局部一致性来去除混合高斯 - 脉冲噪声。具体而言，局部一致性由超拉普拉斯先验度量，以强制图像的局部平滑性；而非局部一致性则由相似块的三维稀疏性度量，以强制自然图像的非局部自相似性。此外，开发了一种基于 Split-Bregman 的技术来高效求解上述优化问题。针对混合高斯加脉冲噪声的大量实验表明，该方法相较于当前的最先进方案取得了显著的性能提升，证实了所提算法的有效性。
引用
@article{arxiv.1208.3718,
title = {Exploiting Image Local And Nonlocal Consistency For Mixed Gaussian-Impulse Noise Removal},
author = {Jian Zhang and Ruiqin Xiong and Chen Zhao and Siwei Ma and Debin Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:1208.3718},
year = {2016}
}
备注
6 pages, 4 figures, 3 tables, to be published at IEEE Int. Conf. on Multimedia & Expo (ICME) 2012