去噪算法升个级，图片瞬间变清晰( 三 )

2019-01-22

类似补丁是怎样挑选的？此前研究人员最常用的方法就是用最近邻搜索（Nearest Neighbour Search ，NNS）决定。由于图像噪点的存在，但用这种方法挑选出来的补丁与最佳水平总会存在一些偏差：

图5/6

如上图所示，左图为给定的参考补丁及一系列NNS给出的类似补丁，可以看出，预估的补丁与噪点参考比较近，而离真实干净补丁（右图）较远，所以NNS不是搜索补丁的最优选择。

在这篇论文中，研究人员提出了一种新型补丁搜索大法，帮助寻找一系列基于补丁的去噪算法的类似补丁，比如常用的BM3D、LPCA和PLOW算法。

好的相似补丁应该近似无噪声版本的参考补丁，研究人员假设，优质类似补丁的分布近似高斯函数，而非一定以噪点参考为中心。

基于这种假设，研究人员先用NNS获取了每个参考补丁的一系列备用类似补丁，然后将这些备选补丁的按高斯分布建模，将他们分成不同的子分类。

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