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题名一种改进的非局部均值图像去噪算法
被引量:23
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作者
祝严刚
张桂梅
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机构
南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第18期192-198,共7页
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基金
国家自然科学基金(No.61462065
No.61661036)
+1 种基金
江西省科技支撑计划重点项目(No.20161BBF60091)
江西省教育厅科学技术项目(No.GJJ150738)
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文摘
非局部均值滤波算法(Non-Local Means,NLM)有良好的去噪效果,且能保持图像细节。但其复杂度过高引起效率低下,在噪声增大时去噪精度明显下降。快速非局部均值滤波(Fast Non-Local Means,FNLM)虽然提高了算法的效率,但去噪效果没有明显改善,在噪声增大时去噪效果仍不理想。针对该问题,提出一种新的非局部均值滤波算法,算法将Turky型函数与指数型相结合,提出一种新的指数-Turky型权值核函数,替代原NLM算法和FNLM算法中的指数型核函数,同时综合了结构相似性(Structural Similarity,SSIM)和欧氏距离来衡量图像邻域间的相似性,从而使得权值的选取更加合理,有效排除图像中不相似邻域的干扰,提高了算法的去噪性能。通过对添加不同噪声水平的高斯噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与NLM和FNLM相比有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与NLM相比有明显提高,与FNLM算法的时间复杂度相当,时耗接近略有降低。
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关键词
图像去噪
非局部均值滤波
积分图
turky函数
结构相似性
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Keywords
image denoising
non-local means
integral images
turky function
structure similarity
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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