基于方向增强邻域窗和非下采样Shearlet描述子的非局部均值图像去噪

• 作者: 孙翔 孟红云 张小华 焦李成 陈佳伟
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 非局部均值 非下采样Shearlet描述子 方向增强邻域窗
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 2634-2639
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3269字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1146.2011.00221

摘要

非局部均值(Non-Local Means,NLM)是一种有效的图像去噪方法.然而它仅关注图像的几何结构信息而忽略了图像表面模型和方向信息,其相似性度量鲁棒性差.针对这些缺点,该文首先提出了一种基于非下采样的Shearlet 的描述子(NSSD),它能更好地描述图像块的特征,基于此构造的相似性度量具有较强的鲁棒性.本文基于此描述子与非局部计算模型提出了一种更加有效的非局部均值去噪算法(SNLM).其次,针对明显包含纹理和方向的图像块,提出了一种方向增强邻域窗,使得邻域窗内主导方向像素点在相似度计算中权重增加.实验结果证明,新方法在自然图像去噪中优于传统的NLM 算法.特别地,对于纹理图像去噪,基于方向增强邻域窗的算法,能够在去除噪声的同时很好地保留纹理边缘等细节信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	焦李成	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	514	14586	52.0	103.0
2	张小华	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	18	488	10.0	18.0
3	孟红云	西安电子科技大学应用数学系	17	347	9.0	17.0
4	陈佳伟	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	3	45	3.0	3.0
5	孙翔	西安电子科技大学智能感知与图像理解教育部重点实验室	3	46	3.0	3.0