Abstract-I detta dokument föreslår vi en denoiseringsmetod som motiveras av vår tidigare analys av prestandagränserna för bilddenoisering. Insikter från den studien används här för att härleda en högpresterande praktisk denoiserande algoritm. Vi föreslår en patch-baserad Wiener filter som utnyttjar patch redundans för bild denoising. Vårt ramverk använder både geometriskt och fotometriskt liknande plåster för att uppskatta de olika filterparametrarna. Vi beskriver hur dessa parametrar exakt kan beräknas direkt från den indatabullriga bilden. Vår denoiserande metod, utformad för nästan optimala prestanda (i medel-kvadrat felbetydelse), har en sund statistisk grund som analyseras i detalj. Prestandan i vårt arbetssätt verifieras experimentellt på en mängd olika bilder och bullernivåer. De resultat som presenteras här visar att vår föreslagna metod är på par eller överskrider den nuvarande tekniken, både visuellt och kvantitativt. Index Termer-Förenande gränser, bildkluster, bild denoiserande, linjär minsta medelvärde-squared-terror (LMMSE) estimator, Wiener filter.
Det patch-baserade Wiener filtret utnyttjar patch redundans REF.
Patch-Based Near-Optimal Image Denoising
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}