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摘要:针对传统的非局部均值(NLM)算法在图像去噪时会出现边缘会模糊的问题,提出了一种基于直觉模糊散度的自适应非局部均值(IFD-NLM)去噪算法。该算法利用图像块之间的直觉模糊散度度量非局部图像块的相似性,修正NLM算法的相似性权重,降低不相似图像块之间的干扰,提高了NLM算法相似性权重的准确性。此外,根据图像块内容和直觉模糊散度特征图像,设定相关阈值,自适应地选择滤波参数。 实验结果表明,所提算法相对于传统NLM算法能更有效地去除噪声,同时可以保留更多的纹理细节特征和几何结构特征,图像细节信息更为丰富。
关键词: 图像去噪;直觉模糊散度;非局部均值;滤波参数
作者: 张宁 宋小鹏 刘祎 张鹏程 桂志国
作者单位: 中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室
刊名: 《测试技术学报》
Journal: Journal of Test and Measurement Technology
年,卷(期): 2020, (1)
在线出版日期: 2020年02月03日
页数: 8
页码: 1-8