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摘要
非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但其计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。本文研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块结构特征,提出一种有效保持细节特征的快速非局部滤波方法。该方法主要贡献有:1)基于局部结构特征的鲁棒预选择方法;2)研究了相似集大小与滤波性能的关系,以及相似子块的自动选取;3)构造结构相似权系数,并耦合到加权平均过程中。此外,利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验表明:本文方法在去除噪声的同时能够有效的保持图像细节信息,优于原算法与其它改进方法,取得滤波性能与运行速度之间较好的平衡。
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