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A Two-Step Regularization Framework for non-local Means

Journal of Computer Science & Technology 2014年第6期29卷 1026-1037页

作者：孙忠贵陈松灿乔立山 Department of Mathematics Science Liaocheng University College of Computer Science and Technology Nanjing University of Aeronautics & Astronautics

As an effective patch-based denoising method, non-local means （NLM） method achieves favorable denoising performance over its local counterparts and has drawn wide attention in image processing community. The in, plementation of NLM can formally be decomposed into two sequential steps, i.e., computing the weights and using the weights to compute the weighted means. In the first step, the weights can be obtained by solving a regularized optimization. And in the second step, the means can be obtained by solving a weighted least squares problem. Motivated by such observations, we establish a two-step regularization framework for NLM in this paper. Meanwhile, using the fl-amework, we reinterpret several non-local filters in the unified view. Further, taking the framework as a design platform, we develop a novel non-local median filter for removing salt-pepper noise with encouraging experimental results.

关键词： non-local means non-local median framework image denoising regularization

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