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时间:2020-04-25
《一种小波域改进非局部均值滤波算法-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在应用文档-天天文库。
1、D吲景墼【本文献信息】张彩甜.一种小波域改进非局部均值滤波算法[J].电视技术,2014,38(15)一种小波域改进非局部均值滤波算法张彩甜(河南经贸职业学院,河南郑州450018)【摘要】提出了一种噪声图像高效滤波算法。该算法对经典非局部均值滤波算法从边缘保持效果和计算复杂度两个方面加以改进。提出一种基于图像结构相似度(SSIM)相似性检测算子,并将其与传统的高斯加权欧氏距离进行加权融合,从而实现对经典非局部均值滤波的改进,可实现对图像边缘和平坦区域滤波的有效兼顾。将其引入到小波变换域,对于高频子图像,
2、首先采用Canny算子实现自适应边缘检测,获得边缘和非边缘图像,采用改进非局部均值滤波和经典非局部均值滤波分别加以处理,然后实现图像的融合;最后实现小波系数重构。通过对实物图像和标准测试图像的仿真实验结果表明,该滤波算法的去噪效果较优,能基本实现对高强度随机噪声情形下的图像复原,从而印证了该滤波思路的可行性。【关键词】图像滤波;结构相似度(SSIM);经典非局部均值滤波;改进非局部均值滤波;小波变换【中图分类号】TP391.41【文献标志码】AImprovedNonLocalMeansAlgorithms
3、BasedonWaveletTransformDomainZHANGCaitian(HenanEconomic0ndTradeVocⅡtionalCollege,Zhengzhou450018,China)【Abstract1Anewefficientnoiseimagealgorithmisproposed.Theedgeefectandcomputationalcomplexityofclassicalnonlocalmeansfilteringalgo—rithmareimproved.Anewim
4、agesimilaritydetectionoperatorbasedonSSIMisputforward,anditisintegratedwithclassicalgaussianweightedEuclide—andistance,,SOastoimprovetheclassicalnonlocalmeanfilteringalgorithm,tobalancetheedgefilteringandfiatBEeafiltering.Theimprovednonlocalmeanfilteringa
5、lgorithmisintroducedtothewavelettransformdomain,firstly,theadaptiveCannyoperatorisusedtodetecttheedgeofhighdimensionwaveletcoefficient,80theedgeimageandthenonedgeimageareobtained.Theimprovednonlocalmeansalgorithmandclassicalnonlocalmeanalgo—rlthm8l'eusedt
6、odealwiththemrespectively.Then,theoperationofimagefusionisconducted.Finally,thewavelettransformcoefficientsarereconstruc—ted.Theexperimentalresultsprovedthat,theperformanceofthealgorithminthispaperissuperiorthantheothers.【Keywords】imagefiltering;structura
7、lsimilarity;classicalnonlocalmeansfilteringalgorithm;improvednon;localmeansfilteringalgorithm;Wave】ettraitsform2005年,著名学者Buades”-23等提出了一种基于图和平坦区域的滤波。将该改进算法引入小波变换域中,像滤波的非局部均值滤波算法(NonLocalMeans,NLM),针对各高频子图像实现处理,而不必对整幅图像盲目地进该算法是通过对图像以某一像素点为中心构建的小区域行相似度的计算,在
8、一定程度上降低了计算复杂度。块进行相似度的衡量,通过相似性来构造最终的加权滤波1本文算法原理及实现流程权值。该算法由于充分利用了图像小块间的相似性,相对于以往的滤波算法而言,对于图像的细节信息保持具有较1.1非局部均值滤波算法好效果。近年来,学术界对其展开了大量的研究,张权假定一幅受到噪声污染的图像表示为等对于非局部均值滤波算法的优化参数h进了研究,建F:{F(i√)l(i√)∈,}(1)立了h与边缘信息、噪声强度间的定量模型
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