基于模糊边缘补足的自适应非局部均值图像去噪算法

针对传统非局部均值图像去噪算法对纹理细节处理保持不足的问题,提出一种结合模糊边缘补足(FEC)的非局部均值图像去噪算法。利用FEC算法检测出图像的边缘纹理特征图像;基于此自适应选择相似性权重参数,有针对性地对边缘纹理区域和平坦区域进行不同程度的平滑,以防止边缘细节信息的过平滑;用边缘的结构相似性改进非局部图像块的相似性权重,加强相同区域像素的贡献而削弱不同区域像素的贡献,从而达到更好地保持纹理细节的作用。实验结果表明:该方法能够很好地达到去除噪声的效果,同时还能保持更多的纹理细节特征和几何结构特征。

改进的非局部均值视频超分辨率重建算法

针对基于非局部均值(NLM)的视频超分辨率重建方法存在结果过于平滑、收敛速度慢及计算量大等问题,提出一种改进的NLM视频超分辨率重建算法。该方法采用模糊边缘补足算法将经过预处理的视频图像分成平坦区和纹理区;对于平坦区,采用直方图均衡化的方式进行图像增强处理,以减少算法计算量;对于纹理区,采用改进的NLM重建算法进行处理,通过设计多方向自适应搜索窗并引入邻域相干系数修正相似性权值,以增强重建图像的纹理细节,加快算法的收敛速度;将重建的纹理区与增强的平坦区进行叠加归一化处理,完成整个视频图像的超分辨率重建。实验结果表明,该算法能够在提高重建图像纹理细节及峰值信噪比的同时,降低算法的整体复杂度,缩短重建时间。