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片相似性各项异性扩散图像去噪
引用本文:陈强,郑钰辉,孙权森,夏德深.片相似性各项异性扩散图像去噪[J].计算机研究与发展,2010,47(1).
作者姓名:陈强  郑钰辉  孙权森  夏德深
作者单位:1. 南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094
2. 南京理工大学计算机科学与技术学院,南京,210094;南京信息工程大学计算机科学与软件学院,南京,210044
基金项目:国家自然科学基金项目(60805003,60773172);;江苏省博士后基金项目(AD41158);;中国博士后第二批特别资助基金项目(200902519)
摘    要:提出了一种基于片相似性的各项异性扩散图像去噪方法.传统的各项异性图像去噪方法都是基于单个像素点的灰度相似性(或梯度信息),不能很好地保持弱梯度边缘和纹理等细节信息.基于片相似性的非局部图像去噪方法由于利用了邻域像素的灰度相似性,而能够很好地保持纹理等细节信息.将片相似性思想引入到各项异性扩散中,利用片相似性构造扩散函数,同时将片相似性各项异性扩散模型扩展到彩色图像的去噪.实验结果表明,提出的改进方法能很好地保持纹理等细节信息,不存在各项异性扩散普遍存在的明显的阶梯效应,同时比非局部图像去噪方法速度快.医学图像去噪实例也表明所提出方法具有很好的应用前景.

关 键 词:图像去噪  各项异性扩散  片相似性  非局部均值方法  医学图像去噪  

Patch Similarity Based Anisotropic Diffusion for Image Denoising
Chen Qiang,Zheng Yuhui,Sun Quansen,Xia Deshen.Patch Similarity Based Anisotropic Diffusion for Image Denoising[J].Journal of Computer Research and Development,2010,47(1).
Authors:Chen Qiang  Zheng Yuhui  Sun Quansen  Xia Deshen
Affiliation:School of Computer Science and Technology;Nanjing University of Science & Technology;Nanjing 210094;School of Computer Science and Technology;Nanjing University of Science & Information;Nanjing 210044
Abstract:A patch-similarity-based anisotropic diffusion is presented for image denoising. The traditionally anisotropic diffusion based on the intensity similarity of each single pixel (or gradient information) cannot effectively preserve weak edges and details, such as texture. The non-local means algorithm based on patch similarity can preserve texture details well, since the non-local means utilizes the intensity similarity of neighbor pixels. In the proposed method, the patch similarity is adopted to construct t...
Keywords:image denoising  anisotropic diffusion  patch similarity  non-local means method  medical image denoising
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