Bayesian Image Denoising with Multiple Noisy Images
Bayesian Image Denoising with Multiple Noisy Images
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使用多个噪声图像进行贝叶斯图像去噪
DOI：
10.1007/s12626-019-00043-3
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Shun Kataoka and Muneki Yasuda
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yokoi Hiroki;Tainaka Kei-ichi;Sato Kazunori;Shun Kataoka and Muneki Yasuda
本文提出了一种基于离散马尔可夫随机场和快速傅立叶变换的快速图像去噪方法。图像去噪的目的是从噪声污染的图像中推断出原始的无噪声图像。我们考虑的情况下，几个嘈杂的图像可用于推断的原始图像和贝叶斯方法是通过创建去噪图像的后验概率分布。在所提出的方法中，估计的去噪图像实现使用置信传播和期望最大化算法。我们数值验证了所提出的方法使用几个标准的图像的性能。
In this paper, we propose a fast image denoising method based on discrete Markov random fields and the fast Fourier transform. The purpose of the image denoising is to infer the original noiseless image from a noise corrupted image. We consider the case where several noisy images are available for inferring the original image and the Bayesian approach is adopted to create the posterior probability distribution of the denoised image. In the proposed method, the estimation of the denoised image is achieved using belief propagation and an expectation–maximization algorithm. We numerically verified the performance of the proposed method using several standard images.
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DOI：
10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x
发表时间：
1977-01-01
期刊：
JOURNAL OF THE ROYAL STATISTICAL SOCIETY SERIES B-METHODOLOGICAL
影响因子：
--
作者：
DEMPSTER, AP;LAIRD, NM;RUBIN, DB
通讯作者：
RUBIN, DB
影响因子：
2.1
作者：
Shun'ichi Kataoka;Muneki Yasuda;C. Furtlehner;Kazuyuki Tanaka
通讯作者：
Shun'ichi Kataoka;Muneki Yasuda;C. Furtlehner;Kazuyuki Tanaka
基于高斯马尔可夫随机场的贝叶斯图像去噪线性时间算法
影响因子：
0.7
作者：
Muneki Yasuda;Jyunpei Watanabe;Shun Kataoka;and Kazuyuki Tanaka
通讯作者：
and Kazuyuki Tanaka
DOI：
10.1109/tpami.1984.4767596
发表时间：
1984-01-01
影响因子：
23.6
作者：
GEMAN, S;GEMAN, D
通讯作者：
GEMAN, D