BM3D图像去噪算法

BM3D图像去噪算法一、引言          一种非局部去噪方法Non-localmethod[1],可以归类到spatialmethod中,另外用的比较多的还有transformmethod,基于transformmethod的方法在imagedenoise中也取得了很好的效果,不过理论阐述会比较繁琐,如BLS-GSM-Wavelet。        NLM去噪算法使用的是i

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。

一、引言      

         一种非局部去噪方法Non-local method[1],可以归类到spatial method中,另外用的比较多的还有transform method,基于transform method的方法在image denoise中也取得了很好的效果,不过理论阐述会比较繁琐,如BLS-GSM-Wavelet。

         NLM去噪算法使用的是inter-patchcorrelation,而Wavelet shrinkage使用的则是intra-patch correlation。这两种方法都取得了不错的效果,一个很自然的想法就是:可以同时使用他们两个方法吗?这便导出了BM3D去噪算法[2],算是现在公认的去噪效果最好的算法。

BM3D图像去噪算法

二、理论

BM3D算法主要分两步(按collaborative filtering划分)[3]:

S1、 在collaborative filtering阶段使用hard threshold

        S1.1—grouping:在image中寻找相似块,使用hard threshold定义相似性,进而stack into不同的block;

BM3D图像去噪算法

        S1.2— collaborative filtering:对每一个相似grouped block做3D线性变换,shrinkage of the transform spectrum,最后在逆变换得到basic estimate block;

        S1.3—aggregation:因为前面每一个patch在3D block逆变换后对应的多个,经验的做法是直接平均所有的块,但更建议根据得到的patch质量,赋予不同的权值加权平均。不难看出aggregation是一个特殊的平均过程,类似于NNLM方法,利用图片的冗余性恢复含噪图片。  

S2、步骤和S1类似,如下图,不同之处有两点[2]:

        D1、comparethe filtered patches instead of the original patches 

        D2、使用Wienerfiltering处理新的3D group,而不是 hard thresholding

         在实验中发现S2会恢复出更多的图像细节部分,提高去噪性能。

BM3D图像去噪算法

三、算法

        算法步骤:

1) findingthe image patches similar to a given image patch and groupingthem in a 3D block

2) 3D linear transform of the 3D block;

3) shrinkage of the transform spectrum coefficients;

4) inverse 3D transformation

      BM3D的一个形象比喻……

BM3D图像去噪算法

算法实现:

1、BM3D官网吧,不过matlab版中很多都是加密的脚本,不是很方便: 

         ​http://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/

2、一篇BM3D的快速实现,提供了源码:http://www.ipol.im/pub/art/2012/l-bm3d/

 

 参考:

[1]      A. Buades, B. Coll, D. Matem, C. V. Km, P.De Mallorca, J. Morel, and E. N. S. Cachan, “A non-local algorithm for imagedenoising,” no. 0, pp. 0–5.

[2]      M.Lebrun, “An Analysis and Implementation of the BM3D Image Denoising Method,” ImageProcess. Line, vol. 2, pp. 175–213, 2012.

[3]      K.Dabov, a Foi, and V. Katkovnik, “Image Denoising by Sparse 3D Transformation-Domain Collaborative Filtering,” vol. 16, no. 8, pp. 1–16,2007.

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