研究目的
研究一种基于混合聚类和低秩正则化的方法（HCLR）对受泊松噪声污染图像进行恢复的有效性。
研究成果
HCLR方法通过有效结合混合聚类与低秩正则化，在高噪声水平下展现出卓越的去噪性能。其自适应参数选择和高效优化机制使其较现有方法具有显著优势。
研究不足
该方法在处理更大尺寸图像或更高噪声水平时的计算效率和可扩展性未作讨论。论文也未涉及不同分块尺寸对去噪性能的潜在影响。
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HCLR：一种基于混合聚类与低秩正则化的光子受限图像恢复方法
DOI：10.1016/j.jvcir.2018.10.015
期刊：Journal of Visual Communication and Image Representation
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
光子受限图像可表示为受收集光子数量相对较少限制的像素矩阵。由于光子总数服从泊松分布，该图像也可视为受到泊松噪声污染。通过利用观测固有特性并结合去噪方法应用，可显著恢复图像质量。本文基于图像块聚类与噪声的本质特征，提出了一种混合聚类与低秩正则化模型（HCLR）。设计了一种高效的牛顿型方法来优化这一双凸问题。实验结果表明，与现有最先进的泊松去噪算法相比，HCLR在高噪声水平下尤其展现出具有竞争力的去噪性能。
作者：
Xiaolong Zhu，Xiangchu Feng，Weiwei Wang，Xixi Jia，Rui Zhang，Ruiqiang He，Chen Xu
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