克瑙斯，C。;M.茨威克。 双域滤波。 （英语） Zbl 1341.94005号 SIAM J.成像科学。 8，第3期，1396-1420（2015）. 摘要：我们提出了双域滤波，这是一种将空域滤波与频域滤波相结合的图像处理范式。我们的双域定义滤波器消除了诸如其他图像去噪方法的残余噪声和压缩伪影等伪影。此外，迭代滤波器可以获得最先进的图像去噪结果，但算法要比竞争方法简单得多。双域滤波器的简单性和多功能性使其成为图像处理的一种有吸引力的工具。 引用于2文件 MSC公司： 94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等） 60G35型 信号检测和滤波（随机过程方面） 65T50型 离散和快速傅里叶变换的数值方法 关键词：图像去噪;稳健统计;双边滤波器;傅里叶变换 软件：国际刑警组织 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{C.Knaus}和\textit{M.Zwicker}，SIAM J.成像科学。8、第3号1396-1420（2015；Zbl 1341.94005） 全文： 内政部 OA许可证 参考文献： [1] N.Azzabou、N.Paragios和F.Guichard，{基于自适应字典计算的图像去噪}，《IEEE图像处理国际会议论文集》（ICIP 2007），IEEE，新泽西州皮斯卡塔韦，2007年，第3卷，第III-109-III-112页·Zbl 1371.94038号 [2] P.Bouboulis、K.Slavakis和S.Theodoridis，{采用半参数正则化的自适应核图像去噪}，IEEE Trans。图像处理。，19（2010），第1465-1479页·Zbl 1371.94057号 [3] A.Buades、B.Coll和J.M.Morel，《图像去噪算法综述》，新算法，多尺度模型。模拟。，4（2005），第490-530页·Zbl 1108.94004号 [4] H.C.Burger、C.J.Schuler和S.Harmeling，{图像去噪：普通神经网络能与BM3D竞争吗？}，《2012年IEEE计算机视觉和模式识别会议论文集》，IEEE，新泽西州皮斯卡塔韦，2012年，第2392-2399页。 [5] L.Caraffa、J.-P.Tarel和P.Charbonnier，《引导双边滤波器：当联合/交叉双边滤波器变得稳健时》，IEEE Trans。图像处理。，24（2015），第1199-1208页·Zbl 1408.94070号 [6] P.Chatterjee和P.Milanfar，《通过核回归对非局部平均值的推广》。SPIE 6814，SPIE，华盛顿州贝灵汉，2008，68140P。 [7] P.Chatterjee和P.Milafar，｛\it使用本地学习词典进行基于聚类的去噪｝，IEEE Trans。图像处理。，18（2009），第1438-1451页·Zbl 1371.94081号 [8] P.Chatterjee和P.Milafar，｛\it Patch based near optimal image noise｝，IEEE Trans。图像处理。，21（2012），第1635-1649页·Zbl 1373.94069号 [9] K.Dabov、A.Foi、V.Katkovnik和K.Egiazarian，{稀疏图像去噪\textup3-d变换域协同滤波}，IEEE Trans。图像处理。，16（2007年），第2080-2095页。 [10] K.Dabov，A.Foi，V.Katkovnik，and K.Egiazarian，{\it BM\textup3D图像去噪与形状自适应主成分分析}，《自适应稀疏结构表示信号处理研讨会论文集》（SPARS’09），2009年。 [11] A.Dauwe、B.Goossens、H.Q.Luong和W.Philips，《快速非局部图像去噪算法》。SPIE 6812，SPIE，华盛顿州贝灵汉，2008年，681210。 [12] W.Dong，G.Shi，and X.Li，{双边方差估计的非局部图像恢复：低阶方法}，IEEE Trans。图像处理。，22（2013），第700-711页·Zbl 1373.94102号 [13] F.Durand和J.Dorsey，{高动态范围图像显示的快速双边滤波}，ACM Trans。图形（TOG），21（2002），第257-266页。 [14] M.Elad，《关于双边滤波器的起源和改进方法》，IEEE Trans。图像处理。，11（2002），第1141-1151页。 [15] M.Elad和M.Aharon，{通过学习词典上的稀疏和冗余表示进行图像去噪}，IEEE Trans。图像处理。，15（2006年），第3736-3745页。 [16] A.Foi、V.Katkovnik和K.Egiazarian，{用于高质量灰度和彩色图像去噪和去块的点态形状自适应DCT}，IEEE Trans。图像处理。，16（2007年），第1395-1411页。 [17] S.Grewenig、S.Zimmer和J.Weickert，{非局部图像去噪的旋转不变相似性度量}，J.Vis。公社。图像表示。，22（2011），第117-130页。 [18] K.He、J.Sun和X.Tang，{引导图像过滤}，IEEE Trans。模式分析。机器智能。，35（2013），第1397-1409页。 [19] C.Kervrann和J.Boulanger，{基于补丁的图像去噪的最佳空间自适应}，IEEE Trans。图像处理。，15（2006年），第2866-2878页。 [20] C.Knaus和M.Zwicker，《第20届IEEE国际图像处理会议论文集》（ICIP 2013），IEEE，Piscataway，NJ，2013，第440-444页。 [21] C.Knaus和M.Zwicker，{渐进图像去噪}，IEEE Trans。图像处理。，23（2014年），第3114-3125页·Zbl 1374.94178号 [22] M.Lebrun、A.Buades和J.M.Morel，《非局部贝叶斯图像去噪算法》，SIAM J.Imaging Sci。，6（2013），第1665-1688页·Zbl 1279.68331号 [23] M.Mahmoudi和G.Sapiro，{通过相似邻域的非局部方法快速图像和视频去噪}，IEEE信号处理。莱特。，12（2005），第839-842页。 [24] J.Mairal、F.Bach、J.Ponce、G.Sapiro和A.Zisserman，{图像恢复的非局部稀疏模型}，第12届IEEE国际计算机视觉会议论文集，IEEE，新泽西州皮斯卡塔韦，2009年，第2272-2279页。 [25] V.K.Nath、D.Hazarika和A.Mahanta，{使用自适应双边滤波减少阻塞伪影}，《2010年信号处理与通信国际会议论文集》，IEEE，新泽西州皮斯卡塔韦，2010年，第1-5页。 [26] J.Orchard、M.Ebrahimi和A.Wong，｛\it高效非局部意味着使用SVD去噪｝，发表在《第15届IEEE国际图像处理会议论文集》（ICIP 2008）上，IEEE出版社，新泽西州皮斯卡塔韦，2008年，第1732-1735页。 [27] G.Petschnigg、R.Szeliski、M.Agrawala、M.Cohen、H.Hoppe和K.Toyama，{使用闪光灯和无闪光灯图像对的数字摄影}，ACM Trans。图表。，23（2004），第664-672页。 [28] G.Peyreí，{\it图像处理与非局部光谱基础}，多尺度模型。模拟。，7（2008），第703-730页·Zbl 1177.41016号 [29] J.Portilla、V.Strela、M.J.Wainwright和E.P.Simoncelli，{使用小波域中高斯尺度混合的图像去噪}，IEEE Trans。图像处理。，12（2003年），第1338-1351页·Zbl 1279.94028号 [30] L.Shao，R.Yan，X.Li，Y.Liu，{从启发式优化到字典学习：图像去噪算法的回顾和综合比较}，IEEE Trans。网络。，44（2014），第1001-1013页。 [31] H.武田、S.Farsiu和P.Milanfar，{图像处理和重建的核回归}，IEEE Trans。图像处理。，16（2007年），第349-366页。 [32] C.Tomasi和R.Manduchi，《第六届国际计算机视觉会议（ICCV）论文集》，IEEE，新泽西州皮斯卡塔韦，1998年，第839-846页。 [33] D.Van De Ville和M.Kocher，基于SURE的非局部方法，IEEE信号处理。莱特。16（2009年），第973-976页。 [34] D.Van De Ville和M.Kocher，{降维和基于SURE的参数选择的非局部方法}，IEEE Trans。图像处理。，20（2011年），第2683-2690页·Zbl 1373.62298号 [35] G.Yu和G.Sapiro，{离散余弦变换图像去噪：一种简单有效的图像去噪算法}，IPOL杂志。图像处理在线，1（2011），http://dx.doi.org/10.5201/ipol.2011.ys-dot。 [36] M.Zhang和B.K.Gunturk，{使用自适应双边滤波减少压缩伪影}，《视觉通信和图像处理2009》，第7257卷，SPIE，华盛顿州贝林厄姆，2009年。 [37] Q.Zhang，X.Shen，L.Xu，and J.Jia，{滚动制导滤波器}，《第13届欧洲计算机视觉会议论文集》（ECCV 2014），《计算机课堂讲稿》。科学。8691，D.Fleet、T.Pajdla、B.Schiele和T.Tuytelaars，编辑，纽约斯普林格，2014年，第815-830页。 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。