基于余弦高斯核函数的非局部均值煤尘图像去噪

李楠; 梁超

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基于余弦高斯核函数的非局部均值煤尘图像去噪

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煤尘是引发煤矿事故的主要诱因,煤尘颗粒的分类测量对煤尘浓度的在线检测至关重要.近几年,颗粒图像分析处理技术的应用越来越广泛,但是煤矿井下环境复杂,煤尘图像在采集和传输的过程中,不可避免的会受到噪声的干扰,对后续的颗粒检测产生影响.因此,煤尘颗粒图像的去噪处理就显得十分重要.非局部均值去噪算法(Non-Local Means,NLM)在图像去噪方面效果显著,但是对于经典NLM,使用指数函数作为核函数会造成图像细节的缺失.为了改进这一缺陷,本文采用余弦加权的高斯核函数对传统的非局部均值算法进行改进,能够更好的保留去噪后图像的细节.通过实验结果表明,该算法的去噪性能明显优于经典NLM算法,能更好地保留煤尘图像中的细节信息.

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来源
《吉林化工学院学报》 |2019年第3期|38-41|共4页
作者
李楠; 梁超;
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作者单位

吉林化工学院信息与控制工程学院;

吉林吉林 132022;

长春工业大学计算机科学与工程学院;

吉林长春130012;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
非局部均值; 加权平均; 图像去噪; 煤尘图像;

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