椭圆窗口和参数自适应的非局部均值算法

发布时间：2022-05-02 19:19

　　对于传统的非局部均值（NLM）算法,方形搜索窗口会将大量低相似度的图像块引入去噪图像的加权平均计算过程中,导致去噪图像的细节轮廓变得模糊.针对此问题,提出了利用控制核函数来获取椭圆窗口和图像块参数的自适应NLM算法.首先,根据图像的局部梯度信息和结构张量获得可描述图像局部边缘结构的椭圆方程,并由此确定搜索窗口的形状,从而将搜索窗口的搜索范围限制在与图像局部结构相一致的区域内;然后采用控制核函数获得和搜索窗口形状一致的椭圆形图像块,并结合平滑参数自适应的思想进一步增强算法效果.通过在不同噪声等级的经典灰度图中进行实验,实验结果表明,该算法相比于传统NLM算法和参数自适应的NLM算法,在客观的图像评价指标上,有着更高的PSNR和SSIM值;而在主观视觉上,随着噪声等级的提升,该算法在抑制噪声的同时,能够更好地保留住图像的高频纹理信息. 

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【参考文献】：
期刊论文
[1]Nonlocal image denoising using edge-based similarity metric and adaptive parameter selection[J]. Linwei FAN,Xuemei LI,Qiang GUO,Caiming ZHANG.  Science China（Information Sciences）. 2018(04)



本文编号：3649797