基于引导核聚类的非局部均值图像去噪算法

• 作者: 吴一全 宋昱 李海杰
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应搜索窗 模糊C均值聚类 图像去噪 非局部均值 引导核
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 36-42
• 页数: 7页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 4712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2016.01.005

摘要

为改善非局部均值(NLM)算法对不规则纹理图像的去噪效果，提出了一种基于引导核聚类和自适应搜索窗的NLM图像去噪算法。首先使用基于引导核的模糊C均值(FCM)聚类算法对相似窗进行预筛选，划分其类别；然后根据相似窗的类别计算每个像素点对应的搜索窗大小，保证相似性较高的相似窗数量；最后分别对每一类进行自适应搜索窗的NLM图像去噪。实验结果表明：与基于Zernike矩、基于主邻域字典(PND)、基于均值方差预筛选等3种NLM改进算法相比，该NLM改进算法对强噪声污染或不规则纹理的图像，其去噪效果更为有效，并更好地保持了图像的纹理、边缘，在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性测度(SSIM)等客观定量评价指标上优于其他NLM改进算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴一全	南京航空航天大学电子信息工程学院	198	2249	23.0	36.0
11	宋昱	南京航空航天大学电子信息工程学院	13	146	6.0	12.0
12	李海杰	南京航空航天大学电子信息工程学院	4	16	3.0	4.0