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Image Denoising via Robust Simultaneous Sparse Coding

机译：通过强大的同时稀疏编码图像去噪

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—Simultaneous sparse coding (SSC) has shown great potential in image denoising, because it exploits dependencies of patches in nature images. However, imposing joint sparsity might neglect the sight difference between patches. In this paper, we propose an image denoising algorithm based on robust simultaneous sparse coding (RSSC). In our algorithm, the sparse coefficient matrix is decomposed into two parts. One coefficient matrix is imposed on the joint sparse regularizer which exploits self-similarities of image patches while the other matrix is imposed by the elementwise sparse regularizer which considers the subtle differences between patches. Experiments on the benchmark data show the superior performance over the state-of-art algorithms.
机译：- 客户稀疏编码（SSC）在图像去噪中显示出很大的潜力，因为它利用了自然图像中补丁的依赖性。然而，施加关节稀疏可能会忽视斑块之间的视线差异。在本文中，我们提出了一种基于鲁棒同时稀疏编码（RSSC）的图像去噪算法。在我们的算法中，稀疏系数矩阵被分解成两部分。在关节稀疏常规器上施加一个系数矩阵，该循环常规器利用图像斑块的自相似度，而另一个矩阵由考虑贴片之间的微妙差异的元素稀疏的常规器施加。基准数据的实验显示了最先进的算法的卓越性能。

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