【摘 要】
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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
【机 构】
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西安电子科技大学理学院,宁夏大学数学计算机学院,西安医学院公共课部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271294,60872138,61105011,11101292)
论文部分内容阅读
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.
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