【摘 要】
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目的非局部均值NLM(non-local means)方法是一种有效的数字图像去噪方法。然而,在实际去噪过程中,非局部均值的衰减参数通常是固定的而且无法随着图像的变化而作适应性的调整。为了使非局部均值方法更加有效,提出一种将适用于多种噪声分布的无参考图像内容量度(表示为Q)引入NLM的迭代方法,来优化固定的衰减参数。方法首先,针对普通图像的去噪,利用量度Q来测量每一次调整衰减参数后所对应的去噪结果
【机 构】
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北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室,北京,100081
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目的非局部均值NLM(non-local means)方法是一种有效的数字图像去噪方法。然而,在实际去噪过程中,非局部均值的衰减参数通常是固定的而且无法随着图像的变化而作适应性的调整。为了使非局部均值方法更加有效,提出一种将适用于多种噪声分布的无参考图像内容量度(表示为Q)引入NLM的迭代方法,来优化固定的衰减参数。方法首先,针对普通图像的去噪,利用量度Q来测量每一次调整衰减参数后所对应的去噪结果的图像质量,凭借该迭代机制找到Q的最大值,从而获得最优的图像去噪结果;其次,将该量度用于MRI(magn
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