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一种基于改进非局部均值滤波算法的红外图像去噪

郭晨龙,  赵旭阳,  郑海燕,  梁锡宁

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文章导航 > 红外技术  > 2018 >  40(7): 638-641
郭晨龙, 赵旭阳, 郑海燕, 梁锡宁. 一种基于改进非局部均值滤波算法的红外图像去噪[J]. 红外技术, 2018, 40(7): 638-641.
引用本文: 郭晨龙, 赵旭阳, 郑海燕, 梁锡宁. 一种基于改进非局部均值滤波算法的红外图像去噪[J]. 红外技术, 2018, 40(7): 638-641.
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GUO Chenlong, ZHAO Xuyang, ZHENG Haiyan, LIANG Xining. Infrared Image Denoising Method Based on Improved Non-local Means Filter[J]. Infrared Technology , 2018, 40(7): 638-641.
Citation: GUO Chenlong, ZHAO Xuyang, ZHENG Haiyan, LIANG Xining. Infrared Image Denoising Method Based on Improved Non-local Means Filter[J]. Infrared Technology , 2018, 40(7): 638-641.
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一种基于改进非局部均值滤波算法的红外图像去噪

  • 光电控制技术重点实验室,河南洛阳 471000;航空工业洛阳电光设备研究所,河南洛阳 471000

  • 吉林大学,吉林长春,130022

  • 上海大学,上海,200444

  • 吉林大学

  • 上海大学

基金项目: 国家自然科学基金(60974005)%航空科学基金(20135179007)
详细信息

  • 中图分类号: TP391

Infrared Image Denoising Method Based on Improved Non-local Means Filter

    摘要
  • 摘要: 提出了一种基于梯度信息的结构相似性算法改进的红外图像非局部均值滤波方法.传统的非局部均值滤波算法采用欧氏距离度量图像块之间的相似性,因而不能够很好地衡量图像细节和边缘信息,导致滤波后图像模糊失真.针对此问题,采用结构相似性度量(structural similarity,SSIM)算法对欧氏距离进行加权改进,针对普通的SSIM边缘信息评价能力的不足,提出了带有梯度信息的GSSIM算法,实验结果表明本方法在保持非局部均值(Non-Local Means,NLM)滤波算法去噪能力的同时还能够较好地保持图像的边缘和细节信息.
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