【摘 要】
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设计有效的去噪算法是图像处理领域一项传统的挑战性工作。稀疏三维变换域的协作滤波方法是现有最新型的处理加性高斯随机白噪声的去噪算法。由于其算法的基本组成部分是块匹
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设计有效的去噪算法是图像处理领域一项传统的挑战性工作。稀疏三维变换域的协作滤波方法是现有最新型的处理加性高斯随机白噪声的去噪算法。由于其算法的基本组成部分是块匹配(block-matching)和3D协作滤波(3D collaborativefiltering)，所以又简称BM3D。
BM3D算法分为两步，1）：将图像中找到的多个匹配的块(patch)放入一个三维数组，应用一个3D协作滤波，再聚合所有估计成一个基本去噪的结果。2）：继续应用3D维纳滤波，以进一步提高基本去噪的效果。
虽然BM3D能得到最好的峰值信噪比，但仍然存在着两点缺陷。1）为了降低块匹配的处理时间，BM3D通常限制在一个局部区域内做查找。2）BM3D按方块取patch会在边缘位置变得不合适。因为边缘不总能水平或垂直对齐，所以BM3D方法在这些位置会找不到足够多的相似块。
对应地，本文提出了以下两种改进方法：
1、引入一种随机查找的方法，在整幅图像范围内有效地查找相似块。
2、取沿边缘对齐的patch，代替直接取方块。如此一来就找到更多合适的相似块，而这有利于稀疏3D变换。
实验结果显示，在某些图像上新方法可以进一步提高峰值信噪比，或有更好的主观评价。
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