基于稀疏三维变换域协同滤波的图像降噪  

Denoise Based on Sparse 3D Transform-domain Collaborative Filtering

作　　者：祁国平[1] 姜三平[1] 吴朝润[2] 

机构地区：[1]中北大学电子测试技术国家重点实验室,山西太原030051 [2]中北大学信息与通信工程学院,山西太原030051

出　　处：《电视技术》2013年第1期21-23,共3页Video Engineering

摘　　要：提出了基于在变换域的加强稀疏表示来进行图像降噪,通过三个步骤来实现:一个组的三维变换,收缩变换频谱,三维逆变换。通过实践证明,该方法能较好地保留整个细节,实验结果显示该算法具有较好的峰值信噪比和结构相似度。A denoise algorithm based on an enhanced sparse representation in transform domain is proposed in this paper. Realize it using the three successive steps： 3D transformation of a group, shrinkage of the transform spectrum, and inverse 3D transformation. It is better to retain the entire details. The experimental results show that the algorithm has a better PSNR and structural similarity.

关 键 词：图像去噪 稀疏 自适应分组 块匹配 三维变换收缩 

分 类 号：TN911.73[电子电信—通信与信息系统] TP391[电子电信—信息与通信工程]