本文關(guān)鍵詞：改進(jìn)權(quán)重函數(shù)的非局部均值圖像去噪算法

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【摘要】：經(jīng)典非局部均值去噪算法在度量鄰域結(jié)構(gòu)特征相似性上對于旋轉(zhuǎn)和平移情況下不夠靈活。為此,提出一種基于歸一化轉(zhuǎn)動慣量的非局部均值圖像去噪算法。利用歸一化轉(zhuǎn)動慣量作為相似權(quán)重的一部分來調(diào)節(jié)相似性度量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與原始非局部均值去噪算法相比,該算法能夠更好地保持圖像的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)信息,提高峰值信噪比和結(jié)構(gòu)相似度,特別當(dāng)噪聲強(qiáng)度增大時(shí),峰值信噪比最大提高1.03 dB,結(jié)構(gòu)相似度最大提高0.04。
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 非局部均值 去噪 相似性度量 噪聲圖像 歸一化
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61462052) 中國科學(xué)院太陽活動重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(KLSA201310) 昆明市科技局項(xiàng)目(08S100310)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 0概述數(shù)字圖像經(jīng)過獲取、傳輸、接收等處理階段會不可避免地產(chǎn)生一些噪聲,這不僅影響圖像本身視覺效果,也會影響圖像質(zhì)量評價(jià)因子[1]。圖像去噪作為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的重要環(huán)節(jié)之一,一直以來是學(xué)者們研究的熱點(diǎn)[2-4]。非局部均值(Non-local Means,NLM)去噪算法[5]打破了傳統(tǒng)局

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：982962