Image denoising with block-matching and 3D filtering

计算机科学 块(置换群论) 降噪 人工智能 匹配(统计) 噪音(视频) 模式识别(心理学) 算法 计算机视觉 图像(数学) 数学 几何学 统计
作者
Kostadin Dabov,Alessandro Foi,Vladimir Katkovnik,Karen Egiazarian
出处
期刊:Proceedings of SPIE 被引量:575
标识
DOI:10.1117/12.643267
摘要

We present a novel approach to still image denoising based on effective filtering in 3D transform domain by combining sliding-window transform processing with block-matching. We process blocks within the image in a sliding manner and utilize the block-matching concept by searching for blocks which are similar to the currently processed one. The matched blocks are stacked together to form a 3D array and due to the similarity between them, the data in the array exhibit high level of correlation. We exploit this correlation by applying a 3D decorrelating unitary transform and effectively attenuate the noise by shrinkage of the transform coefficients. The subsequent inverse 3D transform yields estimates of all matched blocks. After repeating this procedure for all image blocks in sliding manner, the final estimate is computed as weighed average of all overlapping blockestimates. A fast and efficient algorithm implementing the proposed approach is developed. The experimental results show that the proposed method delivers state-of-art denoising performance, both in terms of objective criteria and visual quality.
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