【摘 要】
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针对传统非局部均值图像去噪算法对纹理细节处理保持不足的问题,提出一种结合模糊边缘补足(FEC)的非局部均值图像去噪算法。利用FEC算法检测出图像的边缘纹理特征图像;基于此自适应选择相似性权重参数,有针对性地对边缘纹理区域和平坦区域进行不同程度的平滑,以防止边缘细节信息的过平滑;用边缘的结构相似性改进非局部图像块的相似性权重,加强相同区域像素的贡献而削弱不同区域像素的贡献,从而达到更好地保持纹理细节
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFC0801808）
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针对传统非局部均值图像去噪算法对纹理细节处理保持不足的问题,提出一种结合模糊边缘补足(FEC)的非局部均值图像去噪算法。利用FEC算法检测出图像的边缘纹理特征图像;基于此自适应选择相似性权重参数,有针对性地对边缘纹理区域和平坦区域进行不同程度的平滑,以防止边缘细节信息的过平滑;用边缘的结构相似性改进非局部图像块的相似性权重,加强相同区域像素的贡献而削弱不同区域像素的贡献,从而达到更好地保持纹理细节的作用。实验结果表明:该方法能够很好地达到去除噪声的效果,同时还能保持更多的纹理细节特征和几何结构特征。
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