跨模态空域自适应联合均值滤波器

• 作者: 杜婉君 孙忠贵
• 来源期刊: 南京师范大学学报（工程技术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 非局部均值滤波 空域自适应 深度图像 跨模态
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 机器学习|Machine Learning
• 页码范围: 52-58
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-1292.2022.01.008

摘要

非局部均值滤波器通过欧氏距离来衡量非局部区域内像素块之间的相似性,取得了较好的去噪效果.但其对局部性考虑不足,易导致一些非周期性的有用细节在图像去噪过程中被光滑掉.针对此问题,引入空域局部、非局部联合自适应方法,对原滤波器进行改进;同时,考虑到多模态图像在实际中的应用愈加广泛,将所设计滤波器推广至跨模态场景,得到了跨模态空域自适应联合均值滤波器.经典图像实验的主观视觉效果与客观的量化指标均表明,所设计的滤波器较原算法取得了更好的滤波性能.