基于图像分割的非局部均值去噪算法
来源：计算机应用杂志2017年第7期北京时间：
作者：徐苏, 周颖玥
单位：1. 西南科技大学 信息工程学院, 四川 绵阳 621010;2. 特殊环境机器人技术四川省重点实验室(西南科技大学), 四川 绵阳 621010
摘要：针对传统非局部均值（NLM）算法的滤波参数非自适应及去噪后边缘易模糊的缺点，提出一种基于图像分割的非局部均值去噪算法。该算法分为两个阶段：第一阶段根据噪声大小及图像纹理自适应确定滤波参数的值，并采用传统非局部均值算法得到去噪结果图；第二阶段根据像素点方差的不同，将该去噪结果图分为细节区域和背景区域，再对属于不同区域的图像块分别去噪，同时为了更有效地去除噪声，还采用了反向投影的方式，充分利用了第一阶段方法噪声中残留的结构信息。实验结果表明，与传统非局部均值算法及其三种改进算法相比，所提算法的峰值信噪比（PSNR）及结构相似性（SSIM）更高，纹理细节和边缘结构更完整，图像更清晰，本真信息保留更完整。
关键词：图像去噪,非局部均值,图像分割,噪声标准差,相似性度量
基金资助：国家自然科学基金资助项目（61401379）；西南科技大学博士基金资助项目（11zx7134）。
