向量非局部欧几里得中值：主丛捕获图像块空间的本质
数据分析、统计与概率
2016-12-20 v2
摘要
我们通过引入纤维丛结构，广泛研究了图像块空间内部的旋转群结构。该旋转群结构催生了一种称为向量非局部欧几里得中值（VNLEM）的新型图像去噪算法。本文研究了 VNLEM 的理论方面，解释了 VNLEM 与传统非局部均值/非局部欧几里得中值（NLEM）算法为何有效。通过提取常用尺度不变特征变换（SIFT）中的方向特征，改善了 VNLEM 的数值问题，并对 SIFT 中方向特征的鲁棒性进行了理论分析。将 VNLEM 应用于包含 1,361 张图像的数据库，并与 NLEM 进行了比较。采用基于误差敏感度或人类视觉系统的不同图像质量评估方法来评价性能。结果证实了 VNLEM 算法的潜力。
引用
@article{arxiv.1611.05073,
title = {Vector Nonlocal Euclidean Median: Principal Bundle Captures The Nature of Patch Space},
author = {Chen-Yun Lin and Arin Minasian and Xin Jessica Qi and Hau-Tieng Wu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.05073},
year = {2016}
}
备注
29 pages