【摘 要】
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非局部均值和迭代滤波技术因其优越的性能吸引了大量的研究工作。文中把两种方法锚定融合于一个基于残差低秩张量分解的框架中实现图像去噪。蒙特卡罗随机抽样图像块以解决非
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非局部均值和迭代滤波技术因其优越的性能吸引了大量的研究工作。文中把两种方法锚定融合于一个基于残差低秩张量分解的框架中实现图像去噪。蒙特卡罗随机抽样图像块以解决非局部均值的高度计算复杂性,由于算法的不完美性,造成图像退化和细微结构丢失。图像块在嵌入空间中呈现出高度的结构化,而基于块结构的张量可以描绘相似块的内部几何结构并且保留图像细节,文中利用张量结构优势结合残差图像信息来弥补丢失的纹理。试验结果验证了模型的有效性,其去噪图像的客观评价标准及主观视觉效果均优于非局部均值、K-SVD和BM3D算法。
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