DCT子空间的非局部均值去噪算法_胡金蓉.pdf

在整个图像块像素灰度值向量空间中,非局部均值(nonlocalmeans,NLM)算法度量像素间的相似性不仅计 算复杂度高,而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值,影响了对图像冗余性质的利用,使 得 去噪结果图像对比度和清晰度低.针对 NLM 算法的这一缺陷,利用离散余弦变换(discretecosinetransform,DCT) 的低数据相关性和高能量紧致性,将 DCT与 NLM 算法相结合,对图像块进行 DCT,并在 DCT低频系数子空间内度 量像素间的相似性.实验结果表明,与 NLM 算法相比,该方法能够在保护图像结构信息、对比度和清晰度的前提下 更有效地去除噪声,峰值信噪比值一般可以提高1dB以上,运行时间不到 NLM 算法的1?10.