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摘 要：为充分利用残差中的图像信息以提升非局部均值算法的去噪性能，该文提出一种多级残差图像滤波新方法。9 c0 k) _+ Y& K9 U' ?, h' X
首先对含噪图像进行非局部均值滤波得到初始的去噪图像和权值分布矩阵，然后对残差图像进行固定权值非局部均0 j& z( X8 V v. a' r
值滤波来提取图像结构信息，将提取的信息经高斯平滑抑噪后作为补偿图像，与去噪图像相加得到增强的恢复图像。4 [. N/ W6 e6 s% n' I8 n% X" \
针对上述方法提出一种多级滤波的实现方案，从理论上推导证明了该方法的原理及可行性，并提出一种无需参考图
- }8 Y' z1 n) B$ T' l! N像的迭代停止准则来自适应地优选滤波级数。实验结果表明，提出的迭代停止准则能够达到与峰值信噪比一致的优; J$ d) _% E7 ]5 h) z
选结果；与经典的非局部均值算法相比，在计算效率相当的情况下，所提方法能够显著地提升其去噪性能，峰值信
" K# q6 r8 U0 }- E8 M. b噪比平均可以提高 1.2 dB，且具有更好的细节保持能力。# x! H" R6 G' M) H; {. y9 A
关键词：图像去噪；非局部均值；残差滤波；停止准则
" W( ^6 d* I" e1 P/ \2 I/ I1 引言
5 Q1 k! N! \6 U5 W$ s数字图像在获取、传输等过程中不可避免地会1 {6 `8 S* D8 I: C: n
受到噪声的影响，噪声的引入会降低图像质量，进, |, J8 D( z) k) n5 t
而影响图像分割、配准、识别等图像处理任务的性
6 x# v; v- u+ U能。因此，作为一种重要的预处理手段，图像去噪
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附件下载：; F% Z% G, o0 d
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发表于 2021-3-29 14:45
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