Optimizing the Data Adaptive Dual Domain Denoising Algorithm

Nicola Pierazzo 1 Jean-Michel Morel 1 Gabriele Facciolo 2, 3, 4
2 IMAGINE [Marne-la-Vallée]
LIGM - Laboratoire d'Informatique Gaspard-Monge, CSTB - Centre Scientifique et Technique du Bâtiment, ENPC - École des Ponts ParisTech
Abstract : This paper presents two new strategies that greatly improve the execution time of the DA3D Algorithm, a new denoising algorithm with state-of-the-art results. First, the weight map used in DA3D is implemented as a quad-tree. This greatly reduces the time needed to search the minimum weight, greatly reducing the overall computation time. Second, a simple but effective tiling strategy is shown to work in order to allow the parallel execution of the algorithm. This allows the implementation of DA3D in a parallel architecture. Both these improvements do not affect the quality of the output.
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Contributeur : Gabriele Facciolo <>
Soumis le : jeudi 10 décembre 2015 - 15:16:26
Dernière modification le : jeudi 5 juillet 2018 - 14:29:13
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 11:17:42

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Nicola Pierazzo, Jean-Michel Morel, Gabriele Facciolo. Optimizing the Data Adaptive Dual Domain Denoising Algorithm. CIARP, 2015, Montevideo, Uruguay. 2015, 〈10.1007/978-3-319-25751-8_43〉. 〈hal-01240855〉

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