一種新的混合相似性權(quán)重的非局部均值去躁算法
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針對(duì)傳統(tǒng)非局部均值(NLM)濾波在噪聲標(biāo)準(zhǔn)差較大時(shí),加權(quán)歐氏距離不能真實(shí)反映鄰域塊相似度的問題,提出一種新的混合相似性權(quán)重的非局部均值去噪算法。首先,利用平穩(wěn)小波變換的特點(diǎn)對(duì)噪聲圖像進(jìn)行分解,并利用濾波函數(shù)對(duì)細(xì)節(jié)子帶進(jìn)行預(yù)去噪處理;然后,根據(jù)預(yù)去噪圖像計(jì)算塊間相似性參考因子,并使用其替換傳統(tǒng)NLM算法中高斯核函數(shù);最后,為使相似性權(quán)重更符合人眼視覺系統(tǒng)(HVS)特點(diǎn),使用基于圖像結(jié)構(gòu)感知的塊奇異值分解(SVD)方法定義鄰域間相似性度量,與傳統(tǒng)NLM算法相比能更為真實(shí)地反映鄰域間相似度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,混合相似性權(quán)重的非局部均值去噪算法較傳統(tǒng)NLM算法在視覺上能更好地保留紋理細(xì)節(jié)及邊緣信息,而且結(jié)構(gòu)相似度( SSIM)指標(biāo)較傳統(tǒng)NLM算法也有一定提高,在噪聲標(biāo)準(zhǔn)差較大情況下具有有效性和魯棒性。
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