對(duì)于傳統(tǒng)的非局部均值（NLM）算法,方形搜索窗口會(huì)將大量低相似度的圖像塊引入去噪圖像的加權(quán)平均計(jì)算過(guò)程中,導(dǎo)致去噪圖像的細(xì)節(jié)輪廓變得模糊.針對(duì)此問(wèn)題,提出了利用控制核函數(shù)來(lái)獲取橢圓窗口和圖像塊參數(shù)的自適應(yīng)NLM算法.首先,根據(jù)圖像的局部梯度信息和結(jié)構(gòu)張量獲得可描述圖像局部邊緣結(jié)構(gòu)的橢圓方程,并由此確定搜索窗口的形狀,從而將搜索窗口的搜索范圍限制在與圖像局部結(jié)構(gòu)相一致的區(qū)域內(nèi);然后采用控制核函數(shù)獲得和搜索窗口形狀一致的橢圓形圖像塊,并結(jié)合平滑參數(shù)自適應(yīng)的思想進(jìn)一步增強(qiáng)算法效果.通過(guò)在不同噪聲等級(jí)的經(jīng)典灰度圖中進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法相比于傳統(tǒng)NLM算法和參數(shù)自適應(yīng)的NLM算法,在客觀的圖像評(píng)價(jià)指標(biāo)上,有著更高的PSNR和SSIM值;而在主觀視覺(jué)上,隨著噪聲等級(jí)的提升,該算法在抑制噪聲的同時(shí),能夠更好地保留住圖像的高頻紋理信息. 

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Nonlocal image denoising using edge-based similarity metric and adaptive parameter selection[J]. Linwei FAN,Xuemei LI,Qiang GUO,Caiming ZHANG.  Science China（Information Sciences）. 2018(04)



本文編號(hào)：3649797