要非局部均值(non-local means,NLM)去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而,当噪声水平较高时,NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值,影响图像的去噪效果。针对上述问题,结合离散余弦变换(discrete cosinetransform,D...要非局部均值(non-local means,NLM)去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而,当噪声水平较高时,NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值,影响图像的去噪效果。针对上述问题,结合离散余弦变换(discrete cosinetransform,DCT)提出了基于DCT的非局部均值滤波算法。首先,利用DCT的低频系数重构图像,以达到滤除部分噪声的同时保护图像的主要内容。其次,利用重构图像较准确地计算图像块之间的相似度权重值,将NLM去噪算法用于噪声图像。实验结果表明,该算法能够得到较高的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和更好的视觉效果。展开更多
结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF)。该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法 2个方...结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF)。该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法 2个方面对经典非局部均值滤波算法进行适当改进,将改进后的非局部均值滤波算法(INLMF)应用于处理高频分解系数,然后将滤波后的高频分解系数与低频分解系数进行重构,得到去噪后的图像,最后对去噪后图像采用非负支撑域有限递归逆滤波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法进行图像复原,以尽可能消除因滤波造成的图像失真。测试结果表明,本文算法滤波效果优于NLMF及其已有的改进算法。展开更多
提出了一种采用局部多项式近似—置信区间交叉(Local Polynomial Approximation and Intersection of Confidence Intervals,LPA-ICI)技术的自适应选取搜索窗的非局部均值图像去噪算法.首先采用LPA-ICI寻找当前像素所在的同质区域,然后...提出了一种采用局部多项式近似—置信区间交叉(Local Polynomial Approximation and Intersection of Confidence Intervals,LPA-ICI)技术的自适应选取搜索窗的非局部均值图像去噪算法.首先采用LPA-ICI寻找当前像素所在的同质区域,然后将该同质区域设定为当前像素的自适应搜索窗.自适应搜索窗内的像素与当前像素在灰度值以及几何结构上均呈现出"同质"性,对当前像素的估计值更接近真实值.定性与定量实验结果表明:相比于形状和大小固定的搜索窗,自适应选取搜索窗的非局部均值去噪算法能取得更好的去噪效果,对图像中边缘和纹理细节信息具有更好的保护能力.展开更多
文摘要非局部均值(non-local means,NLM)去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而,当噪声水平较高时,NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值,影响图像的去噪效果。针对上述问题,结合离散余弦变换(discrete cosinetransform,DCT)提出了基于DCT的非局部均值滤波算法。首先,利用DCT的低频系数重构图像,以达到滤除部分噪声的同时保护图像的主要内容。其次,利用重构图像较准确地计算图像块之间的相似度权重值,将NLM去噪算法用于噪声图像。实验结果表明,该算法能够得到较高的峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和更好的视觉效果。
文摘结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF)。该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法 2个方面对经典非局部均值滤波算法进行适当改进,将改进后的非局部均值滤波算法(INLMF)应用于处理高频分解系数,然后将滤波后的高频分解系数与低频分解系数进行重构,得到去噪后的图像,最后对去噪后图像采用非负支撑域有限递归逆滤波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法进行图像复原,以尽可能消除因滤波造成的图像失真。测试结果表明,本文算法滤波效果优于NLMF及其已有的改进算法。
文摘提出了一种采用局部多项式近似—置信区间交叉(Local Polynomial Approximation and Intersection of Confidence Intervals,LPA-ICI)技术的自适应选取搜索窗的非局部均值图像去噪算法.首先采用LPA-ICI寻找当前像素所在的同质区域,然后将该同质区域设定为当前像素的自适应搜索窗.自适应搜索窗内的像素与当前像素在灰度值以及几何结构上均呈现出"同质"性,对当前像素的估计值更接近真实值.定性与定量实验结果表明:相比于形状和大小固定的搜索窗,自适应选取搜索窗的非局部均值去噪算法能取得更好的去噪效果,对图像中边缘和纹理细节信息具有更好的保护能力.