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专辑
纸质出版:2012
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非局部平均算法(NL-means)是一种有效的高斯噪声去除方法
由于其实现时效率低下
很难应用到实际中。针对非局部平均算法的低效率问题
提出一种快速的非局部平均去噪算法(FNLM)。首先
为了实现对算法的加速
采用滑动平均和权重对称技术。其次
算法在加速时一般会影响到去噪效果
为了使算法加速的同时保证去噪效果
提出一种改进的权重计算函数。最后
对新算法进行了一定的实验分析
实验结果显示提出的快速算法FNLM与原始的非局部平均算法相比
效率得到了很大提升
与其他的经典算法相比
在效率和效果上都非常有竞争力。
The non-localmeans(NL-means) algorithm provides a powerful framework for removing Gaussian noise. However
it is computationally impractical. In order to accelerate the algorithm
we use a moving average and weight symmetry in this paper. Speeding up the algorithm sometimes may reduce the quality
so we propose a modified weight function for calculating the weights. Finally
numerical results reveal that the proposed algorithm is faster than the original non-localmeans
and is also very competitive to most of the state-of-the-art algorithms in terms of both the PSNR and the subjective visual quality.
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