Den metod för optimal rumslig anpassning (OSA) [1] som föreslås av Boulanger och Kervrann har visat sig vara ganska effektiv för rumsligt adaptiv bilddenoisering. Denna metod, förutom att utöka den icke-lokala medel (NLM) metod [2], använder ett iterativt växande fönster schema, och en lokal uppskattning av den genomsnittliga kvadratfel för att mycket effektivt ta bort buller från bilder. Genom att anta ett iterativt växande rum-tid fönster, har metoden nyligen utökats till 3D för video denoising i [3]. I detta dokument visar vi på en enkel, men effektiv förbättring av OSA-metoden i både 2- och 3-D. Vi visar att OSA implicit förlitar sig på en lokalt konstant modell av den underliggande signalen. Därmed, ta bort denna begränsning och införa möjligheten av högre ordning lokala regressionsmodeller, kommer vi fram till en relativt enkel ändring som resulterar i en förbättring av prestanda. Även om denna förbättring observeras i både 2-D och 3-D, vi koncentrerar oss på att demonstrera det i 3-D för tillämpning av video denoising.
REF Använder effektiv förbättring av OSA-metoden i både 2 och 3D.
Video denoising using higher order optimal space-time adaptation
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}