一种更快 BM3D 图像去噪变体的新计算技术
图像与视频处理
2022-03-02 v2 数值分析
数值分析
摘要
在过去十年中,BM3D 一直被视为图像去噪文献中用于比较的标准。尽管已有大量替代算法在 PSNR 方面被证明多次超越它,但差距非常微小,且去噪正接近一个极限点。BM3D 在文献中持续被使用的原因在于其在任何应用中开箱即用的便捷性,而一些改进的替代去噪算法有时无法与之匹敌。本文提出了一种 BM3D 的新变体,它保持了易用性但明显更快。这一进展使我们更接近如即插即用先验等新 SOTA 图像重建算法的实时易用应用。我们将 BM3D 的该变体称为 G-BM3D。在图像质量方面,我们的算法达到了与原始算法非常相近的去噪性能。尽管我们的算法完全用 MATLAB 软件编写,但其速度已是原始算法的 5 至 20 倍,且对算法的修改使得在移植到 CUDA 语言并配备更强大 GPU 时预期会显著更快。处理时间的改进由两个主要部分实现。第一个部分是一种实现更快块匹配的新计算策略,第二个部分是一种针对 3D 小波滤波步骤的新全局方法,可在 GPU 上显著改善处理时间。该快速块匹配策略也可应用于海量非局部自相似(NSS)去噪器中的任何一种以改进处理时间。
引用
@article{arxiv.2103.10765,
title = {New Computational Techniques for a Faster Variation of BM3D Image Denoising},
author = {Toby Sanders and Sean Larkin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10765},
year = {2022}
}