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一种非局部贝叶斯图像去噪算法。 (英语) Zbl 1279.68331号

摘要:最新的图像去噪方法使用非参数估计过程对(8乘8)个面片进行处理,获得了令人惊讶的良好去噪效果。最近两篇文章的数学和实验证据表明,我们甚至可能接近图像去噪的最佳性能。所有分析方法的显著收敛性支持了这种怀疑。更有趣的是,大多数基于补丁的图像去噪方法都可以归纳为一种范式,它将变换阈值法和马尔可夫贝叶斯估计相结合。如本文所示,当补丁空间假定为高斯混合时,这种统一是完全的。每个高斯分布都与其斑块特征向量的正交基相关联。因此,在这些局部正交基上进行变换阈值(或维纳滤波器)。本文提出了一种简单的基于补丁的贝叶斯方法,它一方面保留了以往方法中最有趣的特征,另一方面略微改进了彩色图像的技术水平。

MSC公司:

68单位10 图像处理的计算方法
94A08型 信息和通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
62-04 统计相关问题的软件、源代码等
62C12号机组 经验决策程序;经验贝叶斯程序
2015年1月62日 贝叶斯推断
62G07年 密度估算
60小时40 白噪声理论

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全文: 内政部