关于非局部均值去噪中的最近邻
计算机视觉与模式识别
2017-11-22 v1
摘要
为对参考块去噪，非局部均值（Non-Local-Means）去噪滤波器处理一组邻域块。使用少数最近邻（NN）以限制算法的计算负担。本文我们解析地表明，NN 方法在去噪块中引入了偏差，并提出了一种不同的邻域收集准则，称为统计最近邻（SNN），以缓解该问题。我们的方法在白噪声与彩色噪声情形下均优于传统方法：更少的 SNN 以更低的计算代价生成更高质量的图像。
引用
@article{arxiv.1711.07568,
title = {On Nearest Neighbors in Non Local Means Denoising},
author = {Iuri Frosio and Jan Kautz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1711.07568},
year = {2017}
}
备注
This paper is accepted at the 2017 NIPS workshop "Nearest Neighbors for Modern Applications with Massive Data"