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一种改进的非局部均值图像去噪算法
引用本文:刘晓明,田雨,何徽,仲元红. 一种改进的非局部均值图像去噪算法[J]. 计算机工程, 2012, 38(4): 199-201
作者姓名:刘晓明  田雨  何徽  仲元红
作者单位:重庆大学通信工程学院,重庆,400030
基金项目:国家自然科学基金资助项目(51035008)
摘    要:传统非局部均值滤波算法中使用指数型加权核函数,容易导致图像细节因过度平滑而变得模糊。为此,在指数型加权核函数的基础上,采用余弦系数加权的高斯核函数,设计一种改进的非局部均值图像去噪算法,并将其应用于加权系数计算中。实验结果表明,该算法的去噪性能优于传统算法,且能更好地保留原图像的细节信息,峰值信噪比最大可以提升1.6 dB。

关 键 词:图像处理  图像去噪  非局部均值  加权平均  高斯噪声  加权核函数
收稿时间:2011-07-20

Improved Non-local Means Algorithm for Image Denoising
LIU Xiao-ming , TIAN Yu , HE Hui , ZHONG Yuan-hong. Improved Non-local Means Algorithm for Image Denoising[J]. Computer Engineering, 2012, 38(4): 199-201
Authors:LIU Xiao-ming    TIAN Yu    HE Hui    ZHONG Yuan-hong
Affiliation:(College of Communication Engineering, Chongqing University, Chongqing 400030, China)
Abstract:Aiming at the problem of the over-smoothness and blurs the details, which are caused by exponential kernel function used in original non-local means algorithm, this paper proposes a cosine Ganssian kernel function based on exponential kernel function and combined with a cosine coefficient and Gaussian kernel. It is used in the weight-computing of the improved algorithm. Experimental results show the algorithm has a superior denoising performance than the original one, especially with detail information in the image, and PSNR can be improved by 1.6 dB at most.
Keywords:image processing  image denoising  non-local means  weighted average  Gaussian noise  weighted kernel function
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