隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展,數(shù)字圖像質(zhì)量在各領(lǐng)域中的需求也隨之提高。但數(shù)字圖像在采集、傳輸過程中,因外界環(huán)境等因素的影響,不可避免的會受到各種噪聲的干擾,從而導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降,對圖像的讀取及后續(xù)處理工作帶來嚴(yán)重的影響。非局部均值去噪算法（NLM）算法是近年來提出的去噪效果較好的濾波算法,但仍存在噪聲對相似信息產(chǎn)生干擾、圖像信息丟失嚴(yán)重等問題。為此,本文著重在NLM算法中的相似性度量和權(quán)值分配兩個方面進(jìn)行研究,以提高算法的去噪性能為目的,提出了三種改進(jìn)方法。本文的研究工作和貢獻(xiàn):為了提高高相似像素點(diǎn)在去噪估計中的利用率,提出了基于權(quán)重重分配的非局部均值去噪算法。該方法采用搜索鄰域中的權(quán)重最大值與均值之間比值的方法來判斷搜索鄰域中圖像塊與當(dāng)前鄰域的相似程度,并根據(jù)該相似程度調(diào)整相似像素點(diǎn)在像素估計中的比例,以增加高相似像素點(diǎn)的利用率。提出了基于邊緣檢測多特征融合的非局部均值去噪算法,該算法利用改進(jìn)的Sobel算子提取圖像的邊緣結(jié)構(gòu)圖,并根據(jù)像素點(diǎn)的分布特征,在邊緣及平坦區(qū)域中采用不同的相似性度量方法,最大程度搜索相似性鄰域,以降低噪聲對傳統(tǒng)NLM算法中相似像素點(diǎn)搜索的影響。針對傳統(tǒng)NLM算法... 

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文組織結(jié)構(gòu)圖

原始圖像與方法噪聲對比圖

不同尺寸均值濾波去噪效果圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]雙向增強(qiáng)擴(kuò)散濾波的圖像去噪模型[J]. 汪美玲,周先春,石蘭芳.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2017(01)
[2]基于形態(tài)成分分析的復(fù)雜背景SAR圖像艦船尾跡檢測[J]. 楊國錚,禹晶,肖創(chuàng)柏,孫衛(wèi)東.  計算機(jī)輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報. 2016(10)
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[4]經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的理論研究及應(yīng)用[J]. 高靜,鄧甲昊.  科技導(dǎo)報. 2015(02)
[5]融合圖像質(zhì)量評價指標(biāo)的相關(guān)性分析及性能評估[J]. 張小利,李雄飛,李軍.  自動化學(xué)報. 2014(02)
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[9]中子集型自適應(yīng)中值濾波器[J]. 袁世強(qiáng),譚永紅.  中國圖象圖形學(xué)報. 2007(04)
[10]基于相似原理的點(diǎn)特征松弛匹配算法[J]. 陳志剛,宋勝鋒,李陸冀,包磊.  火力與指揮控制. 2006(01)

碩士論文
[1]基于非局部均值圖像去噪算法研究[D]. 張兆倫.南京郵電大學(xué) 2015



本文編號：3699771