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文檔簡介
1、圖像去噪作為圖像處理的基礎(chǔ)，一直以來都是計算機視覺領(lǐng)域中的一項研究熱點。圖像去噪的目的即是從失真的圖像中抑制噪聲并盡可能的恢復(fù)圖像，使得恢復(fù)的圖像在質(zhì)量上跟原始圖像更為接近。雖然圖像噪聲的種類非常之多，但本文中主要的研究目標(biāo)是高斯噪聲和椒鹽噪聲的去除。
在針對高斯噪聲的去除時，系統(tǒng)分析了非局部均值去噪算法(NLM)的不足，發(fā)現(xiàn)它在對邊緣和紋理比較豐富的圖像進行去噪時，容易丟失結(jié)構(gòu)信息。針對這個問題，本文提出了一種基于邊緣檢測的
2、非局部均值去噪算法。該算法的創(chuàng)新主要體現(xiàn)在以下幾點:(1)提出了一種改進的八方向的Sobel算子，使得提取到的邊緣圖像更為準(zhǔn)確;(2)在度量鄰域相似度的時候，不僅考慮了空間歐式距離，同時也考慮了邊緣圖像，使得結(jié)構(gòu)相似的鄰域獲得更大的權(quán)值。實驗證明:改進的算法的去噪性能在主觀評價和客觀評價準(zhǔn)則下都取得較好的效果，去噪后的圖像視覺效果良好。
在針對椒鹽噪聲的去除時，本文提出了一種噪聲自適應(yīng)開關(guān)非局部均值去噪算法(NASNLM)。該
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