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文檔簡介
1、隨著信息時代的發(fā)展和圖像處理的普及,人們對圖像質(zhì)量的要求越來越高。圖像在采集,獲取,傳輸過程中往往會帶來不同程度的噪聲,使圖像質(zhì)量下降,對圖像的進一步處理造成困難,因此去除噪聲是圖像處理的一個不可缺少的過程。本文在對非局部均值濾波器進行充分研究的基礎上,對非局部均值濾波器進行改進,提出了基于小波域相似度計算的非局部均值算法和基于多分辨的非局部均值算法。
(1)提出了基于小波域相似性度量的非局部均值濾波器。該濾波器在低頻圖像
2、和高頻圖像分別計算相似性,并設計了新的權值計算公式。在計算權值的過程中以低頻圖像的相似性為主,利用低頻圖像對噪聲的平滑效果得到較穩(wěn)健的相似性度量；而以高頻圖像的相似性為輔助,有效結合了局部奇異性信息。實驗證實了該算法在去除噪聲的同時能夠更好地保持圖像的邊緣和細節(jié)信息。
(2)提出了基于多分辨的非局部均值濾波器。該濾波器針對圖像的低頻圖像和高頻圖像進行不同的噪聲抑制,其中高頻圖像利用小波域BayesShrink閾值技術進行去
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