渐近非局部平均图像去噪算法

• 作者: 张选德 李健 王海龙 邢笑笑
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 图像去噪 非局部平均 快速算法 渐近非局部平均
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 1952-1960
• 页数: 9页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.c190294

摘要

非局部平均去噪算法(Non-local means denoising algorithm,NLM)是图像处理领域具有里程碑意义的算法,NLM的提出开启了影响深远的非局部方法.本文从以下两个方面来重新探讨非局部平均算法:1)针对NLM算法运算复杂度高的问题,基于互相关(Cross-correlation,CC)和快速傅里叶变换(Fast Fourier transformation,FFT)构造了一种快速算法;2)NLM在滤除噪声的同时会模糊图像结构信息,在强噪声条件下更是如此.针对这一问题,提出了一种渐近非局部平均图像去噪算法,该算法利用方差的性质来控制滤波参数.数值实验表明,快速算法较之经典算法,在标准参数配置下运行速度可提高27倍左右;渐近非局部平均图像去噪算法较之经典非局部平均图像去噪算法,去噪效果显著改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢笑笑		1	0	0.0	0.0
2	王海龙		3	0	0.0	0.0
3	李健		1	0	0.0	0.0
4	张选德		1	0	0.0	0.0