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泊松噪声在低光子计数成像中较为常见,尤其是在微光成像、天文、核医学领域,但由于建模处理信号相关噪声的困难性,对于低光子计数(及小尺寸图像)往往会存在小样本问题以及图像区块间特征自相似性不足的问题,使得当今许多优秀的降噪算法还不能达到好的降噪效果。该文提出了一种能同时解决这两种问题的泊松降噪算法。首先,我们对图像块进行分块排序,用重采样法对邻近非局部块进行分块重采样;然后选取与原始图像块近似度高的前5个采样向量并应用基于指数分布族的PCA框架对其进行处理;最后依据与原始图像近似度权重将处理结果合成降噪