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改进的自适应非局部均值去噪算法应用与研究

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常规非局部均值算法权重计算方式容易受到噪声干扰,使得相似性权重不够准确.为进一步提升非局部均值算法去噪效果,提出一种改进自适应非局部均值算法,应用改进的多尺度小波变换边缘检测算子检测图像边缘,将边缘特征作为约束条件,采用多特征相似性度量方法来衡量图像块的相似性,并自适应的确定滤波参数,最后执行多窗口去噪.仿真结果表明:改进方法的去噪结果图像峰值信噪比平均提高54.2％,平均结构相似性平均值提高至0.82以上.结论认为:相比其他算法,改进方法具有更好的去噪效果,图像边缘纹理等细节信息更清晰,在图像处理方面具有推广应用的前景.
Application and Research of Improved Adaptive Non-local Mean Algorithm in Image Denoising

姚培娟、张志利、张亚娟

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黄河科技学院工学部 郑州 450061

非局部均值算法 高斯噪声 边缘约束 抗噪性能 结构特征 信噪比

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2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.07.031

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(7)
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