基于直觉模糊散度的自适应非局部均值去噪算法

• 作者: 刘祎 宋小鹏 张宁 张鹏程 桂志国
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像去噪 直觉模糊散度 非局部均值 滤波参数
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 数据采集与图像处理
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5310字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2020.01.001

摘要

针对传统的非局部均值(NLM)算法在图像去噪时会出现边缘会模糊的问题,提出了一种基于直觉模糊散度的自适应非局部均值(IFD-NLM)去噪算法.该算法利用图像块之间的直觉模糊散度度量非局部图像块的相似性,修正NLM算法的相似性权重,降低不相似图像块之间的干扰,提高了NLM算法相似性权重的准确性.此外,根据图像块内容和直觉模糊散度特征图像,设定相关阈值,自适应地选择滤波参数.实验结果表明,所提算法相对于传统NLM算法能更有效地去除噪声,同时可以保留更多的纹理细节特征和几何结构特征,图像细节信息更为丰富.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桂志国	中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室	108	491	11.0	16.0
2	宋小鹏	中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室	19	57	4.0	6.0
3	张宁	中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室	11	7	2.0	2.0
4	刘祎	中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室	43	182	8.0	11.0
5	张鹏程	中北大学生物医学成像与影像大数据山西省重点实验室	29	77	6.0	6.0