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有效保持细节特征的快速非局部滤波方法
被引量：
4
1
作者
许光宇
檀结庆
钟金琴
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第23期196-202,共7页
非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出...
非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出一种有效保持细节特征的快速非局部滤波方法。主要贡献有:(1)基于局部结构特征的鲁棒预选择方法;(2)相似集大小与滤波性能的关系以及相似子块的自动选取;(3)结构相似权系数的构造。利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时能有效地保持图像细节信息,取得滤波性能与运行速度之间较好的平衡。
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关键词
非局部滤波
梯度域奇异值分解
图像特征
预选择
结构相似权系数
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职称材料
题名
有效保持细节特征的快速非局部滤波方法
被引量：
4
1
作者
许光宇
檀结庆
钟金琴
机构
合肥工业大学计算机与信息学院
合肥工业大学数学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第23期196-202,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61070227
No.60773043)
教育部科学技术研究重大项目(No.309017)
文摘
非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出一种有效保持细节特征的快速非局部滤波方法。主要贡献有:(1)基于局部结构特征的鲁棒预选择方法;(2)相似集大小与滤波性能的关系以及相似子块的自动选取;(3)结构相似权系数的构造。利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时能有效地保持图像细节信息,取得滤波性能与运行速度之间较好的平衡。
关键词
非局部滤波
梯度域奇异值分解
图像特征
预选择
结构相似权系数
Keywords
Nonlocal Means Filtering（NLMF）
Singular Value Decomposition（SVD）in gradient domain
image feature
preselection
structure similarity weight
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
有效保持细节特征的快速非局部滤波方法
许光宇
檀结庆
钟金琴
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
4
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