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一种利用局部块相似均值去噪的方法
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作者 张勇 兰义华 +1 位作者 任浩征 李明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第29期192-195,共4页
非局部平均(NLM)是一种基于图像块之间相似性的加权平均去噪算法,对高斯噪声具有很好的抑制作用,但是在平滑区域的去噪效果并不是很好。从相似块的搜索区域和相似性度量函数两个方面对NLM算法进行了分析,指出其在平滑区域容易产生极值... 非局部平均(NLM)是一种基于图像块之间相似性的加权平均去噪算法,对高斯噪声具有很好的抑制作用,但是在平滑区域的去噪效果并不是很好。从相似块的搜索区域和相似性度量函数两个方面对NLM算法进行了分析,指出其在平滑区域容易产生极值点的原因。提出了一种结合图像块特征的阈值方法,用于消除搜索区域中的无关图像块,提高了图像相似结构的利用率。实验表明,新算法对光滑区域和细微结构的去噪能力要优于NLM算法。 展开更多
关键词 去噪 非局部平均 相似性 度量函数 搜索区域 图像块
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