陈明举
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20142903.0450
针对非局部均值滤波的权值由相似块的欧式距来确定而未考虑其受噪声影响的缺点,提出了一种权值由相似块欧式距的统计特性确定的去噪算法.该算法首先对受到高斯噪声干扰的图像相似块的欧式距建立概率分布函数,再由概率分布函数确定权值大小,从而有效地减小高斯噪声对加权系数的影响,以提高去噪性能.实验中,从主客观方面与传统非局部均值滤波进行对比分析,实验数据表明本文提出的算法峰值信噪比提高约1 dB,去除噪声的同时保留更多图像的细节信息,去噪性能更优.
关键词:
非局部均值
,
概率密度
,
欧式距
,
图像去噪
唐玲
,
陈明举
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163105.0477
针对全变分模型(total variation,TV)以图像的梯度信息作为去噪的尺度参数,未考虑图像局部纹理的方向性的缺点,提出了一种基于图像局部方向特性的自适应全变分去噪模型(Adaptive directional total variation,ADTV),并推导出该模型的迭代数值求解过程.在该模型中,首先,计算出图像局部方向的角度矩阵.然后,构造与图像纹理方向一致的椭圆区域代替TV模型的圆形区域.最后,通过优化最小化算法迭代求解以获得去噪后图像.通过对比实验证明,本文提出的模型取得了更高的峰值信噪比,去噪过程中更好地增强了图像的细节信息.
关键词:
图像去噪
,
全变分
,
优化最小化算法
,
图像局部方向
