基于積分圖與重構(gòu)相似核的快速非局部均值濾波.pdf

1、數(shù)字圖像中的噪聲是客觀存在且難以避免的，圖像去噪一直是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域里的熱點(diǎn)問(wèn)題。當(dāng)前的去噪算法存在兩類(lèi)問(wèn)題，去噪效果好的濾波算法往往時(shí)間復(fù)雜度相當(dāng)大，而速度快的濾波算法一般去噪效果上不是相當(dāng)理想。
　　非局部均值算法（Non-local Means）是A.Buades等人在2005年提出的一種去噪算法，由于不再局限于鄰域計(jì)算處理而拓展到整個(gè)圖像，因此獲得了比傳統(tǒng)去噪算法更加優(yōu)異的去噪結(jié)果。但是由于非局部均值算法是利用整幅圖像中

2、所有像素點(diǎn)的加權(quán)平均來(lái)對(duì)目標(biāo)像素點(diǎn)去噪，所以具有很高的時(shí)間復(fù)雜度。
　　為了提高非局部均值算法的效率，本文引入了積分圖的計(jì)算方式，采用并行計(jì)算并省去了很多重復(fù)的計(jì)算。為了獲得近似乃至超過(guò)原始算法的去噪效果，重構(gòu)了相似窗，利用堆疊金字塔結(jié)構(gòu)，構(gòu)造出類(lèi)似高斯核的相似窗。并在中心點(diǎn)附近3x3區(qū)域內(nèi)采取取同一權(quán)值的方法，改進(jìn)了原有算法在權(quán)值計(jì)算時(shí)的瑕疵。最終，所提出的基于積分圖和重構(gòu)相似核的非局部均值算法不僅算法速度上較原始非局部均值算法