Abstract-Sparse representation modeller koda en bild patch som en linjär kombination av några atomer som valts ut från en överfullständig ordbok, och de har visat lovande resultat i olika bild restaureringsprogram. På grund av försämringen av den observerade bilden (t.ex. bullriga, suddiga, och / eller ned-provtagna), kan de glesa representationerna av konventionella modeller inte vara tillräckligt exakta för en trogen rekonstruktion av den ursprungliga bilden. För att förbättra prestandan hos den sparsamma representationsbaserade bildrenoveringen introduceras i detta papper begreppet glest kodningsbuller, och målet med bildrenovering vänder sig till hur man dämpar det glesa kodningsbullret. I detta syfte utnyttjar vi bilden icke-lokal självlikhet för att få bra uppskattningar av de glesa kodningskoefficienterna för den ursprungliga bilden, och sedan centralisera de glesa kodningskoefficienterna för den observerade bilden till dessa uppskattningar. Den så kallade icke-lokalt centraliserade sparse representation (NCSR) modellen är lika enkel som standard sparse representation modell, medan våra omfattande experiment på olika typer av bild restaurering problem, inklusive denoisering, deblurring och super-upplösning, validera generalitet och state-of-the-art prestanda för den föreslagna NCSR algoritm.
Dong m.fl. I REF föreslogs en icke-lokalt centraliserad modell för gles representation, där det icke-lokala medelvärdet subtraheras i det glesa området för att reglera den glesa kodningen.
Nonlocally Centralized Sparse Representation for Image Restoration
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}