non-local denoising methods

NL-Means算法

在噪声先验为高斯噪声的基础上, 进行non-local的平均,在2005年由Baudes提出,该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是,它利用了整幅图像来进行去噪,以图像块为单位在图像中寻找相似区域,再对这些区域求平均,能够比较好地去掉图像中存在的高斯噪声。NL-Means的滤波过程可以用下面公式来表示:

BM3D算法(Block-matching and 3D filtering)

该算法的思想跟NL-Means有点类似,也是在图像中寻找相似块的方法进行滤波,但是相对于NL-Means要复杂得多,理解了NL-Means有助于理解BM3D算法。BM3D算法总共有两大步骤,分为基础估计(Step1)和最终估计(Step2):

在这两大步中,分别又有三小步:相似块分组(Grouping),协同滤波(Collaborative Filtering)和聚合(Aggregation)。上面的算法流程图已经比较好地将这一过程表示出来了,只需要稍加解释。

NL-Means和BM3D可以说是目前效果最好的去噪算法,其中BM3D甚至宣称它可以得到迄今为止最高的PSNR。从最终的结果也可以看出来,BM3D的效果确实要好于NL-Means,噪声更少,能够更好地恢复出图像的细节。在效果这一点上BM3D胜。无愧于State-of-the-art这一称号。当然,这里进行测试的样本比较少,可能还不足以完全说明问题。

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