Filtragem Colaborativa de Ruído Correlacionado: Variância Exata no Domínio da Transformação para Melhoria do Encolhimento e Correspondência de Patches

Filtros colaborativos realizam a desnoização através do encolhimento no domínio da transformação de um grupo de patches semelhantes extraídos de uma imagem. Filtros colaborativos existentes para ruído correlacionado estacionário utilizaram todas aproximações simples do espectro de potência do ruído de transformação, adotadas de métodos que não utilizam agrupamento de patches e, em vez disso, operam em um único patch. Notamos as imprecisões dessas aproximações e introduzimos um método para o cálculo exato do espectro de potência do ruído. Ao contrário de métodos anteriores, as variâncias de ruído calculadas são exatas mesmo quando o ruído em um patch é correlacionado com o ruído em qualquer um dos outros patches. Discutimos a adoção do espectro de potência de ruído exato no encolhimento, nos testes de similaridade (correspondência de patches) e na agregação. Também introduzimos aproximações eficazes do espectro para um cálculo mais rápido. Extensos experimentos apoiam o método proposto em relação a aproximações grosseiras anteriores usadas por filtros de desnoização de imagem, como Block-Matching e filtragem 3D (BM3D), demonstrando melhorias dramáticas em muitas condições desafiadoras.