本文關(guān)鍵詞：聯(lián)合雙邊濾波器耦合多分辨率的圖像降噪算法

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【摘要】：針對(duì)當(dāng)前圖像降噪技術(shù)難以保留邊緣平滑區(qū)和高頻變化區(qū)的紋理細(xì)節(jié)的不足,提出聯(lián)合雙邊濾波器(joint bilateral filter,JBF)與多分辨率分析的圖像降噪算法。利用參考圖像作為參數(shù)估計(jì),根據(jù)參考圖像的豐富高頻信息,考慮像素間的距離與亮度相似性,準(zhǔn)確計(jì)算聯(lián)合雙邊濾波器的權(quán)值,有效避免在濾波過程中對(duì)邊緣平滑;引入小波變換、輪廓波變換和非下采樣輪廓波變換的多分辨率分析(MRA),解決不同分辨率下的不同頻率的圖像降噪。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與當(dāng)前圖像降噪技術(shù)相比,該算法擁有更好的視覺效果,能較好地保留平滑區(qū)和高頻變化區(qū)的細(xì)節(jié)信息。
【作者單位】： 南京師范大學(xué)泰州學(xué)院;南京師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省高校自然科學(xué)基金項(xiàng)目(15KJB170006) 南京師范大學(xué)科研基金項(xiàng)目(Q201238)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言圖像降噪的目的是在降噪過程中盡可能的保持圖像特征。因此,有效地去除噪聲對(duì)提高圖像質(zhì)量,提供精確的細(xì)節(jié)信息有著重要的作用[1,2]。當(dāng)前降噪方法主要是利用局部加權(quán)平均的高斯低通濾波器來實(shí)現(xiàn)降噪,因其濾波時(shí)只考慮像素間的距離,使其在降噪的同時(shí)也平滑了圖像邊緣。為

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