首页|基于非局部自相似性的图像去噪算法研究

基于非局部自相似性的图像去噪算法研究

扫码查看
为解决加权核范数最小化(WNNM)算法在计算图像块相似度时易受噪声影响的问题,同时又能更大程度的利用图像的非局部自相似性(NSS),提出一种新的基于NSS的图像去噪算法.先引入像素级NSS先验来获得更加精确的相似块矩阵,并基于此矩阵提出一种噪声水平估计方法.基于哈尔变换和维纳滤波技术对噪声图像进行预处理,对预处理图像进行噪声水平估计,用估计得到的噪声方差来归一化WNNM算法的保真项,利用WNNM算法对预处理图像中的残余噪声及伪影做进一步去噪处理.实验结果表明,与当前主流的KSVD、BM3D、WNNM、PCLR和NCSR算法相比,经所提算法处理后的图像不仅PSNR和SSIM值均有所提升,而且主观视觉效果更佳.
Research on Image Denoising Algorithm Based on Non-Local Self-Similarity

郭昕刚、许连杰、霍金花、程超

展开 >

长春工业大学计算机科学与工程学院,吉林长春130102

图像去噪 加权核范数 噪声估计 非局部自相似性

20200401127GX

2022

计算机仿真
中国航天科工集团公司第十七研究所

计算机仿真

CSTPCD北大核心
影响因子:0.518
ISSN:1006-9348
年,卷(期):2022.39(9)
  • 2
  • 4