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Blind Image Denoising Using Low Rank Matrix Minimization

机译:使用低秩矩阵最小化的盲图像降噪

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摘要

This paper presents a simple approach for blind image denoising on Low Rank Matrix Minimization (LRMM). The LRMM has been shown to achieve a great success on Additive White Gaussian Noise (AWGN) image denoising. However, the LRMM requires information about noise level before performing the denoising task. This paper modifies the LRMM approach into blind denoising environment in which the noise level is directly estimated from a noisy image. Thus, the denoising process can be effectively performed. As documented in experimental section, the proposed method yields a promising result on blind image denoising.
机译:本文提出了一种基于低秩矩阵最小化(LRMM)的盲图像降噪的简单方法。 LRMM已被证明在加性高斯白噪声(AWGN)图像去噪方面取得了巨大的成功。但是,LRMM在执行降噪任务之前需要有关噪声电平的信息。本文将LRMM方法修改为盲降噪环境,在该环境中可以直接从噪点图像估计噪声水平。因此,可以有效地执行去噪处理。如实验部分所述,所提出的方法在盲图像降噪方面产生了有希望的结果。

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