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基于数据驱动紧框架图像去噪模型

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:0.98 MB | 2017-11-05

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　　图像去噪是图像处理中的基本问题之一。现如今，已经存在了大量的算法能够解决含高斯噪声的图像去噪问题。但是，含泊松噪声的图像去噪问题依然很少被研究。泊松噪声，一般会在由数量少的光子产生的图像中观察到，例如荧光显微镜检查、发射X线体层照相术等等。

　　最近十多年来，对于去除灰色图像中泊松噪声的研究取得了一定进展。例如，C siszarcU最早提出了Kullback-Leibler（KL） -divergence保真项用于去除灰色图像中的泊松噪声。Luisier等在小波变换中构造了一个SURE估计量用于泊松噪声的去除。Gong等提出了一个/1+/2保真项去除泊松噪声及一切未知噪声。最近，Zhang等学者使用重新赋权的f2方法逼近KL-divergence保真项，从而实现了去除泊松噪声的目的。

基于数据驱动紧框架图像去噪模型

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