【摘 要】
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作为图像预处理手段之一,图像去噪在图像处理领域发挥着重要作用。基于非局部均值的图像去噪算法是图像去噪研究的重点。图像质量评价是对图像视觉质量进行评价的方法。本文
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作为图像预处理手段之一,图像去噪在图像处理领域发挥着重要作用。基于非局部均值的图像去噪算法是图像去噪研究的重点。图像质量评价是对图像视觉质量进行评价的方法。本文研究了基于非局部均值和图像质量评价的图像去噪算法。在基于图像自相似性进行图像去噪的情况下,一般是利用欧式距离进行图像块的相似性度量。一些客观的图像质量评价方法不仅考虑图像的像素,还考虑图像的亮度、对比度、结构等信息。与只用欧式距离考虑图像块像素值的差异相比,本文研究了把客观图像质量评价方法与欧式距离结合起来寻找图像相似块的方法,寻找到的相似块会在结构等图像信息方面有更多相似。自然状况下的图像通常包含多种噪声,并且不容易分辨。通常是用高斯分布模型对图像分布模型进行模拟进而寻找相似块,但是高斯分布模型不一定适用于多种噪声混合下的图像,因而需要考虑图像分布模型的自适应情况。本文研究了自适应软阈值为基础的图像去噪方法,经过实验对比,本文提出的方法取得了较好的去噪效果。
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