GAUSSIAN PRINCIPLE COMPONENTS FOR NONLOCAL MEANS IMAGE DENOISING

来源 :电子科学学刊：英文版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：whitewolfwv7

【摘要】

：

NonLocal Means(NLM),taking fully advantage of image redundancy,has been proved to be very effective in noise removal.However,high computational load limits its

【作者】

：

Li Xiangping Wang Xiaotian Shi

【机构】

：

KeyLaboratoryofIntelligentPerceptionandImageUnderstandingoftheMinistryofEducationo

【出处】

：

电子科学学刊：英文版

【发表日期】

：

2011年4期

【基金项目】

：

Supported by the National Natural Science Foundation of China （No. 60776795,60736043,60902031,and 60805012）, the Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China （No. 200807010004,2

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NonLocal Means(NLM),taking fully advantage of image redundancy,has been proved to be very effective in noise removal.However,high computational load limits its wide application.Based on Principle Component Analysis(PCA),Principle Neighborhood Dictionary(P

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