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NSCT域分类预处理的改进非局部均值去噪算法
NSCT域分类预处理的改进非局部均值去噪算法
作者:
彭海云
柴争义
王倩
秦杰
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
非下采样轮廓波
模糊支持向量机
非局部均值
极谐变换
改进的双平方函数
摘要:
针对图像去噪领域非局部均值算法存在着计算量过高、复原图像过于平滑等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(NSCT)域系数分类预处理的改进型非局部均值去噪算法.首先利用NSCT获得图像的高频系数,通过模糊支持向量机将系数分为无噪和含噪2类,只保留含噪系数进行后续非局部均值处理,降低整体算法的计算复杂度;然后利用极谐波变换分解系数取代传统非局部均值中的像素值参与相似度计算,使得计算过程对方向改变具有更好的抵抗能力;最后引入改进双平方函数作为相似度计算的核函数,可以更加符合极谐变换分解系数间的残差特性,使相似度计算得到的权重值更加精确.在标准灰度图像和遥感图像上的实验结果表明,与经典的去噪算法相比,该算法提高了计算速度,拥有更好的边缘和结构保持能力,整体去噪效果也得到了显著的提高.
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内容分析
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文献信息
篇名
NSCT域分类预处理的改进非局部均值去噪算法
来源期刊
计算机辅助设计与图形学学报
学科
工学
关键词
非下采样轮廓波
模糊支持向量机
非局部均值
极谐变换
改进的双平方函数
年,卷(期)
2018,(3)
所属期刊栏目
图像与视觉
研究方向
页码范围
436-446
页数
11页
分类号
TP391.41
字数
7385字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1089.2018.16413
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
彭海云
周口师范学院计算机科学与技术学院
29
106
7.0
8.0
2
王倩
周口师范学院计算机科学与技术学院
18
72
4.0
8.0
3
秦杰
周口师范学院计算机科学与技术学院
5
17
3.0
4.0
4
柴争义
周口师范学院计算机科学与技术学院
5
16
2.0
3.0
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二级引证文献(0)
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二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
非下采样轮廓波
模糊支持向量机
非局部均值
极谐变换
改进的双平方函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
主办单位:
中国计算机学会
中国科学院计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-9775
CN:
11-2925/TP
开本:
大16开
出版地:
北京2704信箱
邮发代号:
82-456
创刊时间:
1989
语种:
chi
出版文献量(篇)
6095
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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