關于圖像處理中非局部均值降噪算法的研究.pdf

1、本文對圖像非局部加權平均降噪算法加以改進，提出了旋轉不變相似度量加權降噪算法和矩篩選相似權降噪算法.一方面改進是提出了旋轉不變相似度量算法，自然界中圖像的相似是普遍存在的，而圖像間的相似性隨著圖像的旋轉，空間距離發(fā)生變化，而像素點值并不會因為圖像的旋轉而發(fā)生變化.即將像素的比較窗口進行多角度任意旋轉，取那個像素旋轉比較窗口的最小相似距離作為兩像素間的相似距離，再把相似距離的帶參負指數(shù)函數(shù)作為兩像素間的相似權，然后進行加權平均，進而恢復被

2、噪聲污染像素點.另一方面是改進圖像處理效率，在將像素比較窗口進行最優(yōu)旋轉的基礎上，將學習窗口內像素的鄰域灰度分布特征與中心像素鄰域的灰度分布特征進行比較篩選，用比較窗口的灰度矩作為篩選指標，選取比較窗口灰度矩與中心像素比較窗口灰度矩接近的像素參與加權運算.
　　數(shù)字圖像模擬實驗表明，本文提出的旋轉不變相似度量算法可以改進圖像，當噪聲強度較低標準差較小時，本文有比較重構效果好的降噪效果.矩篩選法選取適當?shù)拈撝?，排除與中心像素比較窗口