【摘 要】
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为改善非局部均值（NLM）算法对不规则纹理图像的去噪效果,提出了一种基于引导核聚类和自适应搜索窗的NLM图像去噪算法。首先使用基于引导核的模糊C均值（FCM）聚类算法对相似窗进行
【机 构】
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南京航空航天大学电子信息工程学院,西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室,华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室,农业部东海海水健康养殖重点实验室,同济大学海洋地质国家重点实验室
【基金项目】
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西南石油大学油气藏地质及开发工程国家重点实验室项目(PLN1303);数字制造装备与技术国家重点实验室开放基金(DMETKF 2014010);农业部东海海水健康养殖重点实验室开放课题基金(2013ESHML06);同济大学海洋地质国家重点实验室开放基金(MGK1412);中央高校基本科研业务费(kfjj201430);江苏高校优势学科建设工程项目(2012)
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为改善非局部均值（NLM）算法对不规则纹理图像的去噪效果,提出了一种基于引导核聚类和自适应搜索窗的NLM图像去噪算法。首先使用基于引导核的模糊C均值（FCM）聚类算法对相似窗进行预筛选,划分其类别;然后根据相似窗的类别计算每个像素点对应的搜索窗大小,保证相似性较高的相似窗数量;最后分别对每一类进行自适应搜索窗的NLM图像去噪。实验结果表明：与基于Zernike矩、基于主邻域字典（PND）、基于均值方差预筛选等3种NLM改进算法相比,该NLM改进算法对强噪声污染或不规则纹理的图像,其去噪效果更为有效,并更好
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