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\"这是WACV2019论文中所介绍的增强版BM3D算法的Matlab-boost实现：BM3D_betterPatchMatching。\
资源介绍
BM3D代码matlab
boostBM3D_betterPatchMatching
这是WACV
2019论文中增强的BM3D的实现：“用于图像去噪的良好相似补丁”。
概述
参考
Si
Lu，“用于图像去噪的良好相似修补程序”，IEEE冬季计算机视觉应用会议（WACV），美国夏威夷州Waikoloa村。
2019年可以在找到该文件，如果您使用此实现，请引用我们的文件。
抽象的
像BM3D这样基于补丁的去噪算法已经取得了出色的性能。
这些方法成功的重要思想是利用输入图像中相似补丁的重复性来估计基础图像结构。
但是，在这些算法中，用于降噪的相似色块是通过最近邻居搜索（NNS）获得的，有时并不是最佳的。
首先，由于噪声的存在，NNS可以选择噪声模式与参考补丁相似的相似补丁。
其次，数字图像中不可靠的噪点像素可能会给色块搜索过程带来偏差，并最终使彩色图像的保真度降低。
我们观察到，给定一组良好的相似色块，它们的分布不一定以嘈杂的参考色块为中心，并且可以由高斯分量近似。
基于此观察，我们提出了一种补丁搜索方法，该方法使用基于高斯混合模型的聚类将相似的候选补丁聚类为补丁组，并选择包含参考补丁的补