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基于梯度信息的快速非局部均值图像去噪算法
引用本文:肖鹏,刘平平,陈幼平.基于梯度信息的快速非局部均值图像去噪算法[J].机械与电子,2010(11):3-6.
作者姓名:肖鹏  刘平平  陈幼平
作者单位:华中科技大学机械科学与工程学院;
基金项目:国家自然科学基金资助项目,教育部留学回国人员科研启动基金资助项目
摘    要:非局部均值图像去噪算法具有优秀的去噪效果,但是算法复杂度高,不能应用于高速图像处理系统中。为提高算法执行速度,使其拥有更广泛的应用,提出了基于图像梯度信息的快速非局部均值图像去噪算法。该算法把原始图像划分为大梯度区域和小梯度区域。利用非局部均值算法对大梯度区域去噪,以保证图像边缘的清晰度;利用局部加权平均算法对小梯度区域去噪,以保证灰度变化不大的区域信息的完整性和准确性。算法能提高非局部均值滤波速度,而且能够有效保存图像边缘和细节。

关 键 词:图像去噪  非局部均值  梯度  Sobel算子

Fast Non-local Means Image Denoising Algorithm Based on Gradient Information
XIAO Peng,LIU Ping-ping,CHEN You-ping.Fast Non-local Means Image Denoising Algorithm Based on Gradient Information[J].Machinery & Electronics,2010(11):3-6.
Authors:XIAO Peng  LIU Ping-ping  CHEN You-ping
Affiliation:XIAO Peng,LIU Ping-ping,CHEN You-ping(School of Mechanical Science and Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China)
Abstract:Non-local means algorithm can achieve a state-of-the-art denoising result at the cost of a high complexity,which is not adaptable enough to response a high-speed image processing.In order to lower the complexity,rise the algortithm speed as well as broaden its application,this paper proposed a fast non-local means denoising algorithm based on image gradient.Divide the original image into a large gradient region and a small one.By respectively using non-local means denoising algorithm in large gradient regio...
Keywords:denoising  non-local means  gradient  Sobel operator  
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