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基于非局部均值的储粮害虫图像去噪 被引量:1

Image Denoising of Grain Pest based on Non-local Means
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摘要 介绍了非局部均值(Non-local Means,NLM)去噪算法的基本理论,比较了储粮害虫图像现有的去噪经典方法与非局部均值去噪算法。结果表明,非局部均值去噪算法具有较明显的去噪视觉效果,在峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural SIMilarity,SSIM)的定量比较中也具有较好的去噪质量。 The theoretical basis of non-local means was introduced, and some classical denoising algorithms was compared with the non-local means denoising algorithm in grain insect image. Results showed that non-local means denoising algorithm had the obvious denoising visual effects, also had better denoising quality in the quantitative comparisons of peak signal-tonoise ratio and structural similarity.
出处 《湖北农业科学》 2015年第19期4833-4835,共3页 Hubei Agricultural Sciences
基金 宁夏大学科学研究基金资助项目(ZR1242) 国家自然科学基金项目(61362029 51269024)
关键词 非局部均值 图像去噪 峰值信噪比 结构相似性 non-local means image denoising peak signal-to-noise ratio structural similarity
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