张金利,李敏,何玉杰.基于S1/2范数的非局部视频去噪[J].光电子激光,2015,26(5):951~959
基于S1/2范数的非局部视频去噪
Nonlocal video denoising based on S1/2 matrix norm
投稿时间:2015-02-01  
DOI:
中文关键词:  视频去噪  S1/2范数  低秩矩阵  稀疏矩阵
英文关键词:video denoising  S1/2 matrix norm  low rank matrix  sparse matrix
基金项目:国家自然科学基金项目(61102170)资助项目 (1.第二炮兵工程大学 初级指挥学院,陕西 西安 710025; 2.武警工程大学 信息工程系, 陕西 西安 710086)
作者单位
张金利 第二炮兵工程大学 初级指挥学院,陕西 西安 710025
武警工程大学 信息工程系, 陕西 西安 710086 
李敏 第二炮兵工程大学 初级指挥学院,陕西 西安 710025 
何玉杰 第二炮兵工程大学 初级指挥学院,陕西 西安 710025 
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中文摘要:
      为了去除视频中的高斯噪声及脉冲噪声,提出了 一种基于S1/2矩阵范数的非局部视频去噪算法。 首先,在视频数据中利用非局部块匹配的钻石搜索算法搜寻与参考图像块最相似的图像块组 ;然后,将搜 寻到的相似图像块组列向量化后组合成的矩阵进行基于S1/2范数的低秩和稀疏分解,分解后 的低秩成分视 为原视频场景信息,稀疏成分视为视频中存在的随机值脉冲噪声及异常值数据;最后,由低 秩矩阵恢复的 各图像块数据经过加权平均后作为参考图像块的去噪估计值,进而求得视频各帧图像的去噪 估计值。实 验结果表明,本文方法能够有效去除视频中的高斯噪声和脉冲噪声,相比同类 算法,去噪后的视频无论 在视觉质量上还是客观评价指标上都有明显的优势。
英文摘要:
      In order to remove Gaussian noise and impulse noise from video data,a nonlocal video denoising algorithm based on S1/2 matrix norm is proposed.F irstly,using a diamond search algorithm for fast patch-matching,some patches similar to the given reference patch are found an d collected in the video data. Secondly,all of the columns of similarity patches are recombined to form a new matrix and the new matrix is decomposed into a low rank matrix and a sparse matrix based on S 1/2 matrix norm.The low rank matrix represents the scene information data of the original video and the sparse matr ix represents the impulse noise data and outliers existing in the noisy video.Lastly,the estimated values of a denoised reference patch are determined by taking the weighted average of all the data recovered from the low rank matrix,and the estimated values of the denoised frame are got based on the combinations o f all the recovered reference patches in a frame.Experimental results show that the proposed scheme can effec tively remove Gaussian noise and impulse noise from the video.Compared with two existing state-of-art al gorithms,the proposed algorithm has noticeable superiority in both visual effect and objective evaluation.
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