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图像Poisson去噪方法研究现状(3)
非局部均值去噪(NLM)是由Buades[12]等人提出的用于去除加性高斯白噪声的去噪模型,该模型可以有效去除噪声的同时保持细节信息。受NLM去除高斯白噪声和文献[13]中的思文方式的启发,Charles-Alban [36]等人将NLM模型扩展到处理被泊松噪声的图像,提出了泊松噪声适用的非局部权重。Joseph Salmon[13]等人结合泊松主成分分析法(Poisson-PCA)和在非局部估计框架下的稀疏泊松强度估计法,提出了一个提出了新的泊松去噪方法,他们称之为非局部泊松主成分分析法(PoissonNLPCA),这个方法和其他去噪模型的不同之处在于,作者直接对泊松噪声进行处理,不要要将其转化成相应的高斯噪声后再做处理。
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