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上传时间: 2021-03-30
详细说明：非局部平均 (Non-local means, NLM) 算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性, 取得了很好的去噪效果.然而, 在强噪声的干扰下, NLM 算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性. 因此, 很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进. 但是, 传统的梯度算子对噪声十分敏感, 不能有效地提高相似性度量的准确性. 本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field, SGF) 引入权函数的定义中, 提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法. 首先, 区别于传统基于局部的梯度算子, 提出了基于全局的稀疏梯度场模型, 进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型 (Adaptive sparse gradientsfield, ASGF), 并利用向前 – 向后分裂算法求解. 然后, 利用图像的稀疏梯度场对 NLM 算法的权函数进行改进, 得到本文提出的算法. 实验结果表明, 无论是客观评价还是视觉效果, 本文所提算法的性能优于 NLM 算法和其他利用梯度信息改进的NLM 算法.
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