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    BM3D(Block-Matching and 3D filtering)读后感

    BM3D(Block-Matching and 3D filtering)读后感 一、 总览 BM3D是2007年TIP的文章,题目是Image denoising by sparse 3D transform-domain...首先找相似块,不同于传统NLM使用L2距离,它用了硬阈值线性变换(见节二-2)降低了L2距离的复杂度;找到相似块后,NLM是做一个均值处理,而BM3D则是将相似块域转换,提出Collaborative filtering...流程图 分为两步,Basic estimate与Final estimate,两步除Collaborative filtering不同外,其余子步骤近似。...: S21 Block-wise estimate S211 Grouping 使用S111步的块集合,以及已由S1处理后的图像重新计算块集合 S212 Collaborative Wiener filtering...S212 Collaborative Wiener filtering 由S211步得到的相似块集合 ,经过某个域变换后,使用维纳收缩系数(Wiener shrinkage coefcients)

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    阅读Real-Time O(1) Bilateral Filtering 一文的相关感受。

    研究双边滤波有很长一段时间了,最近看了一篇Real-Time O(1) Bilateral Filtering的论文,标题很吸引人,就研读了一番,经过几天的攻读,基本已理解其思想,现将这一过程做一简单的小结...首先,先给出一个我自己的结论:这篇文章无啥新意,主要的算法思想都来自于另外一篇论文,Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range...算法的主要贡献也就在这里,而这个想法是从Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images一文中得到的,并且在此文中还提到了进行...47 else index=int(abs(m_grayscale[i]-texture[y][x])+0.5f); /*cross/joint bilateral filtering...同样的640*480的图像,使用2*2下采样时约为40ms(均值模糊)以及55ms(高斯模糊);      在Real-Time O(1) Bilateral Filtering一文中有一下几段话:

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