Image Denoising with Overlapping Group Sparsity and Second Order Total Variation Regularization

全变差去噪 降噪 正规化(语言学) 图像去噪 模式识别(心理学) 计算机科学 非本地手段 变化(天文学) 算法 数学 图像(数学) 人工智能 物理 天体物理学
作者
Nguyen Minh Hue,Dang N. H. Thanh,Le Thi Thanh,Nguyễn Ngọc Hiền,V. B. Surya Prasath
标识
DOI:10.1109/nics48868.2019.9023801
摘要

We propose an image denoising method by combining overlapping group sparsity and second-order total variation regularization. The method is named OGS-SOTV (image denoising method based on Overlapping Group Sparsity and Second-Order Total Variation regularization). The method utilizes performance of noise removal of overlapping group sparsity and performance of artifacts elimination of second-order total variation. A regularization parameter estimation is also proposed to implement the method automatically. In experiments, we compare denoising results of OGS-SOTV with ones of other similar methods. Results confirmed that OGS-SOTV works effectively and outperforms other similar denoising methods.

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