一种改进的非局部均值去噪算法

发布时间：2017-09-13 02:41

  本文关键词：一种改进的非局部均值去噪算法

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【摘要】：针对非局部均值去噪算法在图像块相似度计算方面存在的不足,提出计入图像旋转对相似度贡献的、效果更好的图像块匹配算法.为了获得与给定像素点邻域相似的图像子块,首先对给定像素点周边的相关邻域子块按灰度值大小排序,计算其与同样按灰度值大小排序的给定像素点邻域子块之间的距离,据此筛选出灰度分布相似的图像子块作为候选集,更进一步在候选集中选出结构上更为相似的图像子块.同时为了克服噪声影响,在计算子块相似度之前对输入图像进行预滤波处理.实验表明,与原始的非局部均值去噪算法相比,文中算法在峰值信噪比、平均结构相似性及主观视觉效果等方面均具有一定优势,特别是在噪声较大时,文中算法的去噪效果更好.
【作者单位】： 中国科学技术大学自动化系;中国科学院合肥智能机械研究所核环境遥操纵机器人研究室;
【关键词】： 非局部均值 相似性度量 去噪
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61472393) 国际热核聚变实验堆(ITER)计划专项(No.2012GB102007)资助~~
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 噪声的存在会严重影响图像质量,与图像相关的诸多应用,如图像分割,配准,边缘提取等,通常都需要对图像进行去噪等预处理.目前,主流的去噪算法可分为空域滤波和变换域滤波两种.前者主要包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波和维纳滤波等[1-3].后者主要包括小波阈值滤波[4-5]、基于

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