西安电子科技大学学报（自然科学版）
西安電子科技大學學報（自然科學版）
서안전자과기대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF XIDIAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2013年
6期
140-146
,共7页
罗亮%冯象初%霍雷刚%张选德%吴玉莲%李小平
囉亮%馮象初%霍雷剛%張選德%吳玉蓮%李小平
라량%풍상초%곽뢰강%장선덕%오옥련%리소평
图像去噪%非局部马尔科夫蒙特卡罗方法%低秩逼近%后验概率估计
圖像去譟%非跼部馬爾科伕矇特卡囉方法%低秩逼近%後驗概率估計
도상거조%비국부마이과부몽특잡라방법%저질핍근%후험개솔고계
image denoising%non-local Markov-Chain Monte Carlo method%approximation of low rank matrix%posterior probability estimate
针对噪声把原图像中的一些细节掩盖了的问题,提出一种非局部马尔科夫蒙特卡罗采样和低秩逼近的随机去噪方法.首先通过马尔科夫蒙特卡罗随机采样寻找每个图像块的相似匹配块簇,然后对这些相似匹配块簇进行奇异值分解,用分解后的低秩结构恢复原图像,从而达到去噪的目的.实验表明,这种方法计算复杂度低.与非局部平均方法相比,较好地保留了边缘等细节信息;与BM3D方法相比,能保持较好的视觉质量.
針對譟聲把原圖像中的一些細節掩蓋瞭的問題,提齣一種非跼部馬爾科伕矇特卡囉採樣和低秩逼近的隨機去譟方法.首先通過馬爾科伕矇特卡囉隨機採樣尋找每箇圖像塊的相似匹配塊簇,然後對這些相似匹配塊簇進行奇異值分解,用分解後的低秩結構恢複原圖像,從而達到去譟的目的.實驗錶明,這種方法計算複雜度低.與非跼部平均方法相比,較好地保留瞭邊緣等細節信息;與BM3D方法相比,能保持較好的視覺質量.
침대조성파원도상중적일사세절엄개료적문제,제출일충비국부마이과부몽특잡라채양화저질핍근적수궤거조방법.수선통과마이과부몽특잡라수궤채양심조매개도상괴적상사필배괴족,연후대저사상사필배괴족진행기이치분해,용분해후적저질결구회복원도상,종이체도거조적목적.실험표명,저충방법계산복잡도저.여비국부평균방법상비,교호지보류료변연등세절신식;여BM3D방법상비,능보지교호적시각질량.
