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首页> 外文会议>IEEE International Conference on Image Processing >Exact Transform-Domain Noise Variance for Collaborative Filtering of Stationary Correlated Noise
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Exact Transform-Domain Noise Variance for Collaborative Filtering of Stationary Correlated Noise

机译：平稳相关噪声的协同滤波的精确变换域噪声方差

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Collaborative filters perform denoising through transform-domain shrinkage of a group of similar blocks extracted from an image. Existing methods for collaborative filtering of stationary correlated noise have all used simple approximations of the transform noise power spectrum adopted from methods which do not employ block grouping. We note the inaccuracies of these approximations and introduce a method for the exact computation and effective approximations of the noise power spectrum. Unlike earlier methods, the calculated noise variances are exact even when noise in one block is correlated with noise in any of the other blocks. We discuss the adoption of the exact noise power spectrum within shrinkage, in similarity testing (block matching), and in aggregation. Extensive experiments support the proposed method over earlier crude approximations used by image denoising filters such as BM3D, demonstrating dramatic improvement in many challenging conditions.
机译：协作过滤器通过从图像中提取的一组相似块的变换域收缩来执行去噪。现有的用于平稳相关噪声的协同滤波的方法都使用了从不采用块分组的方法中采用的变换噪声功率谱的简单近似值。我们注意到这些近似的不准确性，并介绍了一种用于噪声功率谱的精确计算和有效近似的方法。与早期的方法不同，即使一个块中的噪声与其他任何块中的噪声相关联，所计算的噪声方差也是精确的。我们讨论在收缩，相似性测试（块匹配）和聚合中采用确切的噪声功率谱。广泛的实验支持了所提出的方法，该方法优于图像去噪滤波器（例如BM3D）所使用的较早的粗略近似，证明了在许多挑战性条件下的显着改进。

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