无监督多重非局部融合的图像去噪方法OA北大核心CSTPCD
Unsupervised Multi-non-local Fusion Image Denoising Method
非局部均值去噪(Non-local means,NLM)算法利用图像的自相似性,取得了很好的去噪效果.然而,NLM算法对图像中不相似的邻域块分配了过大的权重,此外算法的搜索窗大小和滤波参数等通常是固定的且无法根据图像内容的变化做出自适应的调整.针对上述问题,本文提出一种无监督多重非局部融合(Unsupervised multi-non-local fusion,UM-NLF)的图像去噪方法,即变换搜索窗等组合参数得到多个去噪结果,并利用SURE …查看全部>>
陈叶飞;赵广社;李国齐;王鼎衡
西安交通大学电子与信息学部自动化科学与工程学院 西安710049西安交通大学电子与信息学部自动化科学与工程学院 西安710049清华大学精密仪器系类脑计算研究中心 北京100084西安交通大学电子与信息学部自动化科学与工程学院 西安710049
图像去噪非局部均值自相似性加权移动平均滤波
《自动化学报》 2022 (1)
87-102,16
国家重点研发计划(2018TFE0200200),教育部重大科技创新研究项目,北京智源人工智能研究院资助
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