【摘 要】
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要非局部均值（non—localmeans，NLM）去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而，当噪声水平较高时，NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值，影响图像的去噪效果。针对
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
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要非局部均值（non—localmeans，NLM）去噪算法已成为较有效去除图像噪声的算法之一。然而，当噪声水平较高时，NLM不能准确地计算图像块之间的相似度权重值，影响图像的去噪效果。针对上述问题，结合离散余弦变换（discretecosinetransform，DCT）提出了基于DCT的非局部均值滤波算法。首先，利用DCT的低频系数重构图像，以达到滤除部分噪声的同时保护图像的主要内容。其次，利用重构图像较准确地计算图像块之间的相似度权重值，将NLM去噪算法用于噪声图像。实验结果表明，该算法能够得到较高
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