改进权重函数的非局部均值图像去噪算法

发布时间：2017-10-06 13:13

  本文关键词：改进权重函数的非局部均值图像去噪算法

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【摘要】：经典非局部均值去噪算法在度量邻域结构特征相似性上对于旋转和平移情况下不够灵活。为此,提出一种基于归一化转动惯量的非局部均值图像去噪算法。利用归一化转动惯量作为相似权重的一部分来调节相似性度量。实验结果表明,与原始非局部均值去噪算法相比,该算法能够更好地保持图像的细节结构信息,提高峰值信噪比和结构相似度,特别当噪声强度增大时,峰值信噪比最大提高1.03 dB,结构相似度最大提高0.04。
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;
【关键词】： 非局部均值 去噪 相似性度量 噪声图像 归一化
【基金】：国家自然科学基金(61462052) 中国科学院太阳活动重点实验室项目(KLSA201310) 昆明市科技局项目(08S100310)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0概述数字图像经过获取、传输、接收等处理阶段会不可避免地产生一些噪声,这不仅影响图像本身视觉效果,也会影响图像质量评价因子[1]。图像去噪作为数字图像处理领域的重要环节之一,一直以来是学者们研究的热点[2-4]。非局部均值(Non-local Means,NLM)去噪算法[5]打破了传统局

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本文编号：982962