Abstract-Natural image statistik spelar en viktig roll i bilden denoiserande, och olika naturliga bilden tidigare, inklusive lutningsbaserade, gles representation-baserade, och icke-lokal självlikhet-baserade, har studerats och utnyttjats för buller avlägsnande. Trots den stora framgången med många denoiserande algoritmer tenderar de att jämna ut de finskaliga bildtexturerna när de tar bort buller och försämrar bildkvaliteten. För att ta itu med detta problem föreslår vi i detta dokument en texturförstärkt metod för denominering av bilden genom att se till att histogrammet för den denoiserade bildens lutning ligger nära en histogram för referensgradienten för den ursprungliga bilden. Med tanke på referensgradienten histogram, en ny gradient histogram bevarande (GHP) algoritm utvecklas för att förbättra texturstrukturerna samtidigt ta bort buller. Två regionbaserade varianter av GHP föreslås för denoisering av bilder som består av regioner med olika texturer. En algoritm utvecklas också för att effektivt uppskatta referensgradientens histogram från den bullriga observationen av den okända bilden. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna GHP-algoritmen mycket väl kan bevara texturens utseende i de denoiserade bilderna, vilket gör att de ser mer naturliga ut.
Referensreferensreferensen föreslår den gradienthistogrambevarande (GHP)-baserade denoiserande ramen för att förbättra texturen.
Gradient Histogram Estimation and Preservation for Texture Enhanced Image Denoising
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}