保持纹理细节的自适应非局部均值图像降噪

陈刚; 钱振兴; 王朔中

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保持纹理细节的自适应非局部均值图像降噪

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主邻域字典(principal neighborhood dictionaries,PND)非局部均值(nonlocal means,NLM)是一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的有效图像降噪方法,但因其未能充分利用图像的内容结构信息,对纹理细节较多区域的降噪效果较差.改进PND方法,实现基于PCA的自适应非局部均值降噪.根据图像局部内容调整滤波参数h,得到动态变化的像素间相似权值.实验结果表明,该方法能更好地保留图像纹理和边缘信息,降噪效果优于非自适应的PND方法.

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来源
《上海大学学报：自然科学版》 |2014年第1期|99-106|共8页
作者
陈刚; 钱振兴; 王朔中;
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作者单位

上海大学通信与信息工程学院;

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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
主邻域字典; 主成分分析; 非局部均值降噪; 滤波参数; principal; neighborhood; dictionaries; (PND); principal; component; analysis; (PCA);

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