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基于补丁群的非局部均值算法的遥感图像降噪
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上传时间: 2021-02-25
详细说明：遥感图像包含重复的图像块，这使得非局部均值（NLM）算法特别适合对其进行降噪。 逐块NLM（BNLM）改善了NLM缺乏高时间复杂度的缺点，但仍然存在边缘模糊和细节丢失的问题。 在本文中提出了一种基于补丁分组的NLM（NLMPG）算法，该算法遵循BNLM通过与图像中其他补丁的相似性来估计补丁的值，但它在两个方面进行了改进：第一，而不是使用搜索窗口中所有图像色块都将中心色块去噪，仅选择最相似色块的数量，这有助于消除不太相关的信息，其次，NLM和BNLM对整个图像使用相同的过滤常数，但是NLMPG通过图像补丁差异的比率为每个中心补丁自定义过滤常数的值，从而获得更好的性能。 实验结果证明，所提出的NLMPG算法在结构维护和边缘保留方面表现出色，在定量标准和主观视觉质量方面均达到了最新的降噪性能。
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