映像去噪資源推薦 初步

標籤：影像處理   電腦視覺   computer vision   matlab   

映像去噪問題是影像處理領域內的一個很經典的應用，圍繞這一問題，提出了很多方法。我是蜻蜓點水，遇到啥簡單看看，發現有幾個資源還是值得分享的：

1.埃爾朗根-紐倫堡大學CS系的一個有關image denoising方法的總結（不損全面）但是 圍繞的都是比較經典的演算法。還提供了測試演算法的演算法（念著真拗口），相應的一些noised資料 值得一看

https://www5.cs.fau.de/research/software/idaa/

其中有關各向異性個各向同性的應用 值得仔細看看 做PDE的經典例子

有文章推薦 有代碼指南 滿足你對 image denoising經典演算法的各種幻想感謝下這個site的主人 https://www5.cs.fau.de/our-team/mayer-markus/

2.對映像雜訊類型的一個一般化的簡介 依舊推薦wiki

http://en.wikipedia.org/wiki/Image_noise

不是每個wiki 的詞條版本都有中文版的 即使有 中英文內容可能也有所差別 英文版會講得更詳細一點

3.image denoising方法的總結 提供了研究思路

A REVIEW OF IMAGE DENOISING ALGORITHMS, WITH A NEW ONE（推薦精讀）

http://ivm.sjtu.edu.cn/files/dip/pro1/NL2.pdf

A Comparison of Some State of the Art Image Denoising Methods（沒看過 ）

http://users.soe.ucsc.edu/~milanfar/publications/conf/Asilomar2007_2.pdf

4.幾篇不算是太典型的denoising 文獻

3.1 

5月初刷G+看到的 Weighted Nuclear Norm Minimization with Application to Image Denoising

http://nuit-blanche.blogspot.fr/2014/05/wnnm-weighted-nuclear-norm-minimization.html  

香港理工大學Lei Zhang 團隊的成果，最佳化領域內的Low rank matrix approximation 算是比較中規中矩

Leizhang 的首頁 http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/文獻還是比較豐富的

3.2 

還是Lei Zhang的 算是local 方法

Two-stage Image Denoising by Principal Component Analysis with Local Pixel Grouping 

http://www4.comp.polyu.edu.hk/~cslzhang/LPG-PCA-denoising.htm

3.3 non-local方法

Poisson Non-Local PCA

http://josephsalmon.eu/code/index_codes.php?page=PatchPCA_denoising

關於代碼的使用

http://josephsalmon.eu/code/index_codes.php?page=NLPCA

3.4 基於Dictionary Learning的方法

今天師妹討論班的topic

Hui Ji 老師團隊 Hui Ji老師人還是很幽默的

Fast sparsity-based orthogonal dictionary learning for image restoration

http://222.26.160.148/videoplayer/ICCV_2013_spca.pdf?ich_u_r_i=b86bc2e9c146a7ad8199417f15ee88d4&ich_s_t_a_r_t=0&ich_e_n_d=0&ich_k_e_y=1445128911751363412486&ich_t_y_p_e=1&ich_d_i_s_k_i_d=2&ich_u_n_i_t=1

3.5 看完這個 突然想到了這樣一個名目 

From Heuristic Optimization to Dictionary Learning: A Review and Comprehensive Comparison of Image Denoising Algorithms

ACM的連結 就不提供網址了

的確 有了神經網路 從不斷試錯到自動學習 不能不說是一種進步

這些算是我初步接觸到 值得一讀 並有代碼可供參考的資源 就這些 可能很片面  希望有人補充.

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