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非局部平均图像去噪算法研究

李淑国  
【摘要】:图像去噪是图像处理领域中的重要研究内容。有效地去除图像中的噪声,不仅能提高主观视觉效果,而且能改善图像的后续处理结果。本文对各种去噪算法尤其是非局部平均算法(Nonlocal Means)进行了深入研究,分析了算法的优缺点,并针对性的做出改进,实验结果证明了改进的有效性。 本文提出了一种新的噪声标准差的估计方法。通过对噪声图像的各级小波系数做归一化处理,使其近似为白噪声,然后利用白噪声的标准差估计方法来估计未知噪声的强度,取得了准确稳定的估计结果。原始的非局部平均算法对于所有像素采用相同的滤波参数,而没有考虑像素特征的差异性。本文使用边缘检测方法对像素进行分类,对边缘点等高频细节施加较弱的平滑,对平坦区域等低频信息施加较强的平滑,使得算法能够适应图像的特征而调整平滑强度,在滤除噪声的同时减少了图像细节的损失,取得了更好的去噪视觉效果。针对非局部平均算法计算量庞大的缺点,通过对加权欧式距离公式的分析和简化,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)和平方积分图(SSI)的加速方法。该方法有效地去除了原算法中的计算冗余,大大降低了计算复杂度,其执行效率可以比原算法提高一个数量级。


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