基于超像素分割的非局部均值去噪方法

• 作者: 杨洲 贾建 陈莉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 超像素分割 相似窗选择 图像去噪 非局部均值
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1573-1577
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.05.064

摘要

针对非局部均值(NLM)去噪算法在变化丰富的纹理区域采用平移窗口的方法选择相似块的不足进行了研究,提出一种基于超像素分割的非局部均值去噪算法.该方法充分考虑非局部均值去噪算法中相似性对噪声去除的影响,利用经过超像素分割处理得到的图像块内部相邻像素间以及纹理边缘都具有一定相似性的特点,在超像素分割块基础上优化纹理区域相似窗口的选择策略,提高图像块与中心像素块之间的相似性,从而达到提升非局部均值算法的去噪水平、边缘纹理不被模糊的目的.在多幅经典自然图像上的实验结果表明,该方法能够有效地去除图像中包含的噪声信息,相比于传统的非局部均值方法,保留了更多的纹理信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾建	西北大学信息科学与技术学院	27	329	10.0	17.0
5	陈莉	西北大学信息科学与技术学院	67	651	17.0	22.0
6	杨洲	西北大学信息科学与技术学院	2	23	2.0	2.0