VIDOSAT- High-dimensional Sparsifying Transform Learning for Online Video Denoising(March.2)

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分类专栏： image denoising paper
介绍VIDOSAT算法，一种针对在线视频去噪的高维稀疏化转换学习方法。通过将3D图像转化为2D进行处理，利用buffer机制及mini-batch策略，实现高效视频噪声去除。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

VIDOSAT- High-dimensional Sparsifying Transform Learning for Online Video Denoising

https://arxiv.org/abs/1710.00947

这篇文章读下来，本质上尽管处理的是3D的问题，处理的是video问题，但是还是转化成2维的问题来做的。
文章最主要的算法图如下：
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
这是本文的主要符号说明。
本文的重点是：
从三维的图像中，提取出3维变量，之后2维化，接下来进行一系列的处理，建立模型。

还有buffer的存在

以及最后得到去噪后的图像时，每一个时点的其实都是一系列的平均值。

要注意mini-batch

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