噪声图像的超分辨重建

简介

　　本篇主要是对论文：Super-Resolving Noisy Images 的简单笔记记录。
该论文主要是亮点：对噪声图像做超分辨重建，能同时达到去噪和部分细节恢复效果。

实现原理

　　1、通过NLM或者BM3D之类算法对输入图像src做去噪，得到图像srcDenoise。
    2、利用A+之类常规超分辨率重建算法，生成src对应含噪声超分辨率图像HR1和去噪超分辨率图像HRDenoise。
    3、计算HRDenoise的方差图像V，并归一化(方差小得区域表示为平坦区域，表示该区域去噪造成的细节损失量小)。
    4、将HR1和HRDenoise进行可操纵金字塔分解（4个尺度，16个方向分解）。
    5、通过V筛选出高频区域(低频区域完全用HRDenoise，不做其他处理)。
       在高频区域的每个尺度下，筛选出每个像素，16个方向中最大的几个能量强度位置。并进一步挑选出常见的方向(如0,45,90度之类方向)，来进行HR1和HRDenoise图像的频域融合。
           
    
       其中a由如下公式得到：
           

结果显示

       对应的效果比较如下：