Abstract Photon-begränsad bild uppstår när antalet fotoner som samlas in av en sensor array är liten i förhållande till antalet detektorelement. Foton begränsningar är en viktig fråga för många tillämpningar såsom spektral avbildning, mörkerseende, nukleär medicin, och astronomi. Vanligtvis används en Poisson distribution för att modellera dessa observationer, och den inneboende heteroscedasticiteten hos data i kombination med standard bullerborttagningsmetoder ger betydande artefakter. Detta dokument introducerar en ny denoiseringsalgoritm för fotonbegränsade bilder som kombinerar element av ordlista lärande och gles patch-baserade representationer av bilder. Metoden använder både en anpassning av Principal Component Analysis (PCA) för Poisson buller och nyligen utvecklat sparsity-regularized konvex optimering algoritmer för foton begränsade bilder. En omfattande empirisk utvärdering av den föreslagna metoden bidrar till att karakterisera resultatet av denna metod i förhållande till andra moderna denomineringsmetoder. Resultaten J. Salmon (B)
För Poisson denoising kombinerar NLPCA REF element av ordlista lärande med gles patchbaserade representationer av bilder och använder en anpassning av Principal Component Analysis.
Poisson Noise Reduction with Non-local PCA
{'venue': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'journal': 'Journal of Mathematical Imaging and Vision', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}