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How to Compare Noisy Patches? Patch Similarity Beyond Gaussian Noise

机译:如何比较嘈杂的补丁?高斯噪声以外的补丁相似度

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摘要

Many tasks in computer vision require to match image parts. While higher-level methods consider image features such as edges or robust descriptors, low-level approaches (so-called image-based) compare groups of pixels (patches) and provide dense matching. Patch similarity is a key ingredient to many techniques for image registration, stereo-vision, change detection or denoising. Recent progress in natural image modeling also makes intensive use of patch comparison.
机译:计算机视觉中的许多任务需要匹配图像部分。尽管高级方法考虑了诸如边缘或鲁棒描述符之类的图像特征,但低级方法(所谓的基于图像的方法)比较像素组(补丁)并提供密集匹配。补丁相似度是许多用于图像配准,立体视觉,变化检测或降噪技术的关键要素。自然图像建模的最新进展还大量使用了补丁比较。

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