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基于梯度信息的快速非局部均值图像去噪算法
  • ISSN号:1001-2257
  • 期刊名称:机械与电子
  • 时间:0
  • 页码:3-6
  • 分类:TP751.1[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
  • 作者机构:[1]华中科技大学机械科学与工程学院,湖北武汉430074
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(50905064); 教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(2008)
  • 相关项目:基于智能行为构架的双足机器人步态控制方法研究
中文摘要:

非局部均值图像去噪算法具有优秀的去噪效果,但是算法复杂度高,不能应用于高速图像处理系统中。为提高算法执行速度,使其拥有更广泛的应用,提出了基于图像梯度信息的快速非局部均值图像去噪算法。该算法把原始图像划分为大梯度区域和小梯度区域。利用非局部均值算法对大梯度区域去噪,以保证图像边缘的清晰度;利用局部加权平均算法对小梯度区域去噪,以保证灰度变化不大的区域信息的完整性和准确性。算法能提高非局部均值滤波速度,而且能够有效保存图像边缘和细节。

英文摘要:

Non-local means algorithm can achieve a state-of-the-art denoising result at the cost of a high complexity,which is not adaptable enough to response a high-speed image processing.In order to lower the complexity,rise the algortithm speed as well as broaden its application,this paper proposed a fast non-local means denoising algorithm based on image gradient.Divide the original image into a large gradient region and a small one.By respectively using non-local means denoising algorithm in large gradient region and local weighted average filtering in small gradient region,we can both ensure the clarity of image edge and a higher credibility of the pixel in the neighborhood so that the completeness and veracity of small gradient region remains unaffected.This proposed algorithm can improve the speed of non-local means filter significantly and reserve the image edges and details effectively as well.

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期刊信息
  • 《机械与电子》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:贵州省经济贸易委员会
  • 主办单位:中国机械工业联合会科技工作部 机械与电子杂志社
  • 主编:
  • 地址:贵阳市云岩区蔡关路1号贵州理工学院内
  • 邮编:550003
  • 邮箱:jxydz@vip.sina.com
  • 电话:0851-85943566
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2257
  • 国内统一刊号:ISSN:52-1052/TH
  • 邮发代号:66-32
  • 获奖情况:
  • 国家“双百”期刊,荣获第二届全国优秀科技期刊二等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊
  • 被引量:7325