一种改进的非局部均值图像去噪算法

• 作者: 张桂梅 祝严刚
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 非局部均值滤波 积分图 Turky函数 结构相似性
• 年，卷（期）: 2017,（18）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 192-198
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1612-0472

摘要

非局部均值滤波算法(Non-Local Means,NLM)有良好的去噪效果,且能保持图像细节.但其复杂度过高引起效率低下,在噪声增大时去噪精度明显下降.快速非局部均值滤波(Fast Non-Local Means,FNLM)虽然提高了算法的效率,但去噪效果没有明显改善,在噪声增大时去噪效果仍不理想.针对该问题,提出一种新的非局部均值滤波算法,算法将Turky型函数与指数型相结合,提出一种新的指数-Turky型权值核函数,替代原NLM算法和FN-LM算法中的指数型核函数,同时综合了结构相似性(Structural Similarity,SSIM)和欧氏距离来衡量图像邻域间的相似性,从而使得权值的选取更加合理,有效排除图像中不相似邻域的干扰,提高了算法的去噪性能.通过对添加不同噪声水平的高斯噪声图像进行实验,结果表明提出的算法在去噪性能上与NLM和FNLM相比有较大提高,尤其对于噪声较大的图像效果更为显著,在去噪效率上与NLM相比有明显提高,与FNLM算法的时间复杂度相当,时耗接近略有降低.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张桂梅	南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室	86	604	12.0	21.0
2	祝严刚	南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室	2	29	2.0	2.0