基于图像分割的非局部均值去噪算法

• 作者: 周颖玥 徐苏
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 非局部均值 图像分割 噪声标准差 相似性度量
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 计算机视觉与虚拟现实
• 页码范围: 2078-2083
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 5601字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.07.2078

摘要

针对传统非局部均值(NLM)算法的滤波参数非自适应及去噪后边缘易模糊的缺点,提出一种基于图像分割的非局部均值去噪算法.该算法分为两个阶段:第一阶段根据噪声大小及图像纹理自适应确定滤波参数的值,并采用传统非局部均值算法得到去噪结果图;第二阶段根据像素点方差的不同,将该去噪结果图分为细节区域和背景区域,再对属于不同区域的图像块分别去噪,同时为了更有效地去除噪声,还采用了反向投影的方式,充分利用了第一阶段方法噪声中残留的结构信息.实验结果表明,与传统非局部均值算法及其三种改进算法相比,所提算法的峰值信噪比(PSNR)及结构相似性(SSIM)更高,纹理细节和边缘结构更完整,图像更清晰,本真信息保留更完整.