BM3D算法原理

运动估计——块匹配算法 1.介绍         在数字视频处理中,运动估计是一个重要的研究点,在数据压缩中的应用最为成熟,在目标跟踪方面也有很重要的应用。        下面是一些比较成熟的基于图像块匹配的运动估计。图像块匹配的主要目的是,通过在前后连续的2帧视频序列中,找到图像中最相关的部位,并建立他们的联系。这样就可以通过其中一幅图片及关系信息,还原出另一张图片的信息。而不同算法的主要区别就是在于,匹配时的采取 阅读详情

 上级目录:

传统图像处理/降噪与滤波

 

原理:

  • 第一阶段:

a)块匹配估计:i)块匹配分组 ii)3D协同硬阈值滤波;

b)聚合加权滤波;

  • 第二阶段:

a)块匹配估计:i)块匹配分组 ii)3D协同维纳滤波;

b)聚合加权滤波.

详细:

i)块匹配分组: 按照划窗的方式在图像中搜索与给定图像块的相似图像块

ii)3D协同硬阈值滤波

所有图像块经过第一个2D正交变换后,<

BM3D 去噪算法原理解析与代码实现 阅读详情

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BM3D是2007年提出的算法了,至今已经有一些年头了,但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。 在初步了解了BM3D的算法后,会发现,BM3D有种堆叠怪的嫌疑。有很多不同的算法的影子在里面,比如Non-Local Means、Wavelet shrinkage等。 我感觉思想更像是暴力出奇迹吧。但是架不住效果好。就类似现在的神经网络,一层不行我就来两层。 但是相比简单的堆叠,BM3D还是比其他的算法的细节保留上要好一些。 好了,不废话了,下面直接来看BM3D的算法原理吧。 BM3D算法原理:

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