【摘 要】
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针对当前图像降噪算法难以有效区分纹理区域边缘和细节,且其噪声大小估计不准确,使其降噪质量不佳等不足,提出一种基于噪声大小估计耦合PCA的图像降噪算法。根据图像块的梯度矩阵的纹理强度和统计信息,从图像中选择无高频成分的低等级块,利用PCA技术计算图像块的协方差矩阵的特征值,利用最小特征值表征图像初始噪声;引入噪声估计函数,通过不断迭代估计函数,直到计算的真实噪声不变为止;根据图像真实噪声和场景复杂性
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,江苏海事职业技术学院信息工程学院
【基金项目】
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国家青年基金项目（61100132）
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针对当前图像降噪算法难以有效区分纹理区域边缘和细节,且其噪声大小估计不准确,使其降噪质量不佳等不足,提出一种基于噪声大小估计耦合PCA的图像降噪算法。根据图像块的梯度矩阵的纹理强度和统计信息,从图像中选择无高频成分的低等级块,利用PCA技术计算图像块的协方差矩阵的特征值,利用最小特征值表征图像初始噪声;引入噪声估计函数,通过不断迭代估计函数,直到计算的真实噪声不变为止;根据图像真实噪声和场景复杂性,调整噪声大小,利用调整后的噪声大小作为降噪标准。实验结果表明,与当前降噪算法相比,所提算法在边缘和丰富
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