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       
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.
推荐文章
一种改进的非局部均值井下图像去噪
井下图像
非局部均值
中值滤波
小波变换
NSCT域红外图像改进非局部均值滤波算法
红外图像处理
非下采样轮廓波变换
非局部均值滤波
非负支撑域有限递归逆滤波算法
基于梯度特征的双核非局部均值去噪算法
非局部均值
高斯函数
正弦函数
梯度特征
基于自适应搜索窗的非局部均值去噪算法
图像去噪
非局部均值算法
自适应搜索窗
局部多项式近似—置信区间交叉
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
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
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (61)
共引文献  (44)
参考文献  (28)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (11)
二级引证文献  (0)
1992(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(2)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(1)
2005(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2006(6)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(3)
2007(4)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(2)
2008(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2009(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2010(17)
  • 参考文献(4)
  • 二级参考文献(13)
2011(18)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(17)
2012(4)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(3)
2013(3)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(0)
2014(12)
  • 参考文献(5)
  • 二级参考文献(7)
2015(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2016(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 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
相关学者/机构
期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
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
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导