針對傳統(tǒng)非局部均值（NLM）濾波算法中鄰域間相似性計算易受噪聲干擾的問題,提出了一種基于梯度特征的雙核非局部均值濾波算法。通過圖像塊之間的歐氏距離及梯度特征度量鄰域間相似性,采用雙核函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)指數(shù)核函數(shù)計算相似性權(quán)值,并通過衡量搜索區(qū)域中的鄰域塊與當(dāng)前像素鄰域的相似程度,對像素點(diǎn)的權(quán)值進(jìn)行重分配,在此基礎(chǔ)上重估像素點(diǎn)去噪值并得到濾波圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的濾波算法與傳統(tǒng)的NLM濾波算法及分別含有高斯核和正弦核的改進(jìn)NLM濾波算法相比,可以更準(zhǔn)確地反映鄰域間的相似度,保存圖像的細(xì)節(jié)及邊緣信息,從而有效提升圖像的去噪效果。 

【文章來源】：計算機(jī)應(yīng)用研究. 2019,36(05)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

測試圖像3.2評價標(biāo)準(zhǔn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3075958