bm3d matlab,Note — BM3D「建议收藏」

bm3d matlab,Note — BM3D「建议收藏」一、引言二、理论三、算法一、引言前面一篇说到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inter-patchcorrelation,而Wavel…

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一、引言

二、理论

三、算法

一、引言

前面一篇说到Non-localmethod[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。

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二、理论

BM3D算法主要分两步(按collaborativefiltering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;

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。

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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 transformof

the 3D block;

3) shrinkageof the

transform spectrum coefficients;

4) inverse3D

transformation

BM3D的一个形象比喻……

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​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{T}ransformation-{D}omain Collaborative Filtering,” vol. 16, no.

8, pp. 1–16,2007.

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