向量非局部欧几里得中值：主纤维捕捉块空间的本质
摘要：基于纤维丛结构的旋转群在图像补丁空间中进行了广泛的研究。旋转群结构引导了一种名为"非局部欧几里得中位数"（VNLEM）的新的图像去噪算法。本文研究了VNLEM的理论方面，解释了为什么VNLEM和传统的非局部均值/非局部欧几里得中位数（NLEM）算法有效。通过在常用的尺度不变特征变换（SIFT）中引入方向特征以改善VNLEM的数值问题，并对SIFT中的方向特征的鲁棒性进行了理论分析。将VNLEM应用于包含1,361张图像的图像数据库，并与NLEM进行对比评估。基于误差敏感性或人眼视觉系统的不同图像质量评估方法被应用于评估其性能。结果验证了VNLEM算法的潜力。
作者：Chen-Yun Lin, Arin Minasian, Xin Jessica Qi, Hau-Tieng Wu
论文ID：1611.05073
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2016-12-20