采用非局部主成分分析的极大似然估计图像去噪

• 作者: 何建新 吴锡 周激流
• 来源期刊: 光子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 非局部均值 主成分分析 极大似然估计
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 1827-1832
• 分类号: TP391
• 字数: 2838字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/gzxb20114012.1827

摘要

本文提出一种采用非局部主成分分析的极大似然估计去噪方法.首先采用非局部主成分分析算法来计算像素邻域间的灰度值和纹理结构相似性,然后通过极大似然估计方法估计最优复原图像.本方法使用非局部主成分分析克服现有局部性去噪方法模糊边界等缺陷,引入极大似然估计方法来改进现有非局部均值的简单加权均值去噪处理,从而提高对图像细节信息的复原能力.最后分别使用本文方法、非局部均值和局部极大似然估计三种去噪方法,在不同噪音大小和不同几何纹理复杂度的图像中进行定性和定量的去噪实验.结果表明,本文方法可在保持图像细节和纹理信息的情况下有效去噪,较之现有方法效果更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周激流	四川大学计算机学院	227	2494	25.0	39.0
2	何建新	成都信息工程大学电子工程学院	68	321	10.0	14.0
3	吴锡	成都信息工程大学电子工程学院	23	63	5.0	6.0