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去噪算法升个级图片瞬间变清晰 论文

发布时间:2019-05-28 21:22 来源:未知 编辑:admin

  图像上噪点太多了,一大片都是点点的雪花连女神的脸都看不清了,传统去噪方法效果太差,可否有破解方法?

  最近一篇研究表示,无需开创新型图像去噪算法,仅仅在现有算法上稍微改进,就能让去噪效果上升好几个台阶。

  在目前主流的、基于补丁的图像去噪算法如BM3D,LPCA和PLOW上,这种改进术都取得了肉眼可见的提升。

  △①:原图,②噪点图,③传统BM3D去噪算法效果,④优化后的BM3D算法效果

  此前,像BM3D、LPCA和PLOW等基于补丁的去噪算法表现都还不错。通过重现输入图片中的类似补丁,这些方法能够预测潜在的补丁结构,进而进行图像去噪。

  类似补丁是怎样挑选的?此前研究人员最常用的方法就是用最近邻搜索(Nearest Neighbour Search ,NNS)决定。由于图像噪点的存在,但用这种方法挑选出来的补丁与最佳水平总会存在一些偏差:

  如上图所示,左图为给定的参考补丁及一系列NNS给出的类似补丁,可以看出,预估的补丁与噪点参考比较近,而离真实干净补丁(右图)较远,所以NNS不是搜索补丁的最优选择。

  在这篇论文中,研究人员提出了一种新型补丁搜索,帮助寻找一系列基于补丁的去噪算法的类似补丁,比如常用的BM3D、LPCA和PLOW算法。

  好的相似补丁应该近似无噪声版本的参考补丁,研究人员假设,优质类似补丁的分布近似高斯函数,而非一定以噪点参考为中心。

  基于这种假设,研究人员先用NNS获取了每个参考补丁的一系列备用类似补丁,然后将这些备选补丁的按高斯分布建模,将他们分成不同的子分类。

  最后,研究人员将这些包含参考补丁的子分类作为类似去噪补丁,去噪效果有了明显提升。

  为了进一步提升类似补丁的质量,研究人员还对输入的噪点图像进行了预处理,消除了不可靠像素的影响。

  在分别对改进后的BM3D、LPCA和PLOW算法,正如开头所示,改进后方法的峰值信噪比(PSNR)比改进前有了提高,去噪效果的进步肉眼可见。

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