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基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法
被引量:
1
1
作者
王彩玲
孙昌霞
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期94-100,109,共8页
针对图像像素间相似性衡量不准确而导致去噪性能下降的问题,提出了基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法。该方法将像素点周围像素的局部灰度信息的统计特性建模为高斯混合模型,结合高斯混合模型间的L2范数和像素位置的空间距离来定义...
针对图像像素间相似性衡量不准确而导致去噪性能下降的问题,提出了基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法。该方法将像素点周围像素的局部灰度信息的统计特性建模为高斯混合模型,结合高斯混合模型间的L2范数和像素位置的空间距离来定义像素点之间的相似性权值,以提高像素间相似性的度量的精确度。实验结果表明,利用高斯混合模型可更加准确地衡量像素间的相似性,同时,该去噪方法可提高图像的去噪效果,并能较好地保留图像的细节信息。
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关键词
高斯混合模型
图像去噪
L2范数
像素信息
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题名
基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法
被引量:
1
1
作者
王彩玲
孙昌霞
机构
河南
警察
学院
网络安全
系
河南农业大学信管学院计算机系
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期94-100,109,共8页
基金
河南省科技攻关项目资助(162102210109)。
文摘
针对图像像素间相似性衡量不准确而导致去噪性能下降的问题,提出了基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法。该方法将像素点周围像素的局部灰度信息的统计特性建模为高斯混合模型,结合高斯混合模型间的L2范数和像素位置的空间距离来定义像素点之间的相似性权值,以提高像素间相似性的度量的精确度。实验结果表明,利用高斯混合模型可更加准确地衡量像素间的相似性,同时,该去噪方法可提高图像的去噪效果,并能较好地保留图像的细节信息。
关键词
高斯混合模型
图像去噪
L2范数
像素信息
Keywords
Gaussian mixture model
image denoising
L2 norm
pixel information
分类号
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法
王彩玲
孙昌霞
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2021
1
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