本文選題：非局部均值算法 + 馬氏距離�。� 參考：《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2016年03期

【摘要】：通過(guò)對(duì)原非局部均值(NLM)圖像去噪算法進(jìn)行改進(jìn),提出一種利用馬氏距離作為衡量圖像像素點(diǎn)相似性的非局部均值圖像去噪算法.首先針對(duì)樣本空間中馬氏距離不穩(wěn)定的特點(diǎn)計(jì)算特征空間中的馬氏距離;然后對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析和降維處理,提取數(shù)據(jù)主成分,簡(jiǎn)化特征空間中馬氏距離的計(jì)算方法;最后利用此馬氏距離生成高斯加權(quán)核函數(shù),對(duì)圖像進(jìn)行去噪.采用一系列加有噪聲的典型圖像對(duì)文中算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),證明了該算法可獲得比原NLM圖像去噪算法更好的去噪效果;利用多組數(shù)據(jù)對(duì)文中算法中的濾波參數(shù)h進(jìn)行分析,得到噪聲方差與濾波參數(shù)h的關(guān)系式,可以獲得接近于改進(jìn)圖像去噪算法的最佳去噪性能.
[Abstract]:By improving the original non-local mean (NLM) image denoising algorithm, a non-local mean image denoising algorithm using Markov distance as a measure of image pixel similarity is proposed. First, the Markov distance in the feature space is calculated according to the instability of the Markov distance in the sample space, then the correlation analysis and dimensionality reduction of the image data are carried out to extract the principal components of the data, and the calculation method of the Markov distance in the feature space is simplified. Finally, the Markov distance is used to generate the Gao Si weighted kernel function, and the image is de-noised. A series of typical images with noise are used to test the algorithm, which proves that the algorithm can achieve better denoising effect than the original NLM image denoising algorithm, and analyzes the filtering parameter h of the algorithm by using multiple sets of data. The relationship between the noise variance and the filtering parameter h is obtained and the optimal denoising performance of the improved image denoising algorithm can be obtained.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;微光夜視技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：微光國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室基金
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2096479