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圖像去噪是圖像處理中的基本問(wèn)題之一。現(xiàn)如今，已經(jīng)存在了大量的算法能夠解決含高斯噪聲的圖像去噪問(wèn)題。但是，含泊松噪聲的圖像去噪問(wèn)題依然很少被研究。泊松噪聲，一般會(huì)在由數(shù)量少的光子產(chǎn)生的圖像中觀察到，例如熒光顯微鏡檢查、發(fā)射X線體層照相術(shù)等等。
最近十多年來(lái)，對(duì)于去除灰色圖像中泊松噪聲的研究取得了一定進(jìn)展。例如，C siszarcU最早提出了Kullback-Leibler（KL） -divergence保真項(xiàng)用于去除灰色圖像中的泊松噪聲。Luisier等在小波變換中構(gòu)造了一個(gè)SURE估計(jì)量用于泊松噪聲的去除。Gong等提出了一個(gè)/1+/2保真項(xiàng)去除泊松噪聲及一切未知噪聲。最近，Zhang等學(xué)者使用重新賦權(quán)的f2方法逼近KL-divergence保真項(xiàng)，從而實(shí)現(xiàn)了去除泊松噪聲的目的。
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