非局部均值的彩色图像去噪方法改进

摘要：

快速非局部均值算法利用像素邻域内具有高相似度的像素块之间的高斯加权欧氏距离来估计当前像素值,对于低频图像部分可取得较好的效果,而对于图像的高频部分,因计算获得的高斯加权欧氏距离不能很好地反映图像块间的相似性,会导致图像部分边缘信息的丢失.为了保留图像中更多的高频信息,在快速非局部均值算法中高斯加权欧氏距离的基础上,引入由相位一致性、梯度及色度特征组成的彩色图像特征相似(FSIMC)指数,提出并构建了基于一种新权重函数的去噪算法.该算法利用新的权重函数计算图像块与图像块之间的相似性,分别对RGB三通道内图像中所有的像素点进行逐块滤波得到估计值,只要平均这些估计值就得到去噪后的整幅图像.实验结果表明,相对于快速非局部均值算法,所提出的算法在PSNR和FSIMC方面均有提高,同时也保留了图像更多的细节信息.

关键词：非局部均值算法、彩色图像去噪、彩色图像特征相似指数、权重函数

所属期刊栏目：27

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：山西省科技攻关计划工业资助项目2015031003-1

在线出版日期：2017-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：39-42