【摘 要】
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针对通信传输中传统NLM算法导致图像结构冗余信息利用不充分的缺陷,提出一种基于线性预测的改进型NLM降噪算法。根据图像空间结构特点,对图像信号按列从二维到一维进行转换,通过线性预测提取视觉特征,充分利用图像结构冗余信息,优化NLM算法去噪特性。结果表明:在噪声强度较大时,改进型NLM算法对高斯噪声的去噪效果接近图像最优性能;改进型NLM算法对线性预测阶数有所依赖,阶数在一定范围内增大时,去噪效果越
【基金项目】
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江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ191294)。
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针对通信传输中传统NLM算法导致图像结构冗余信息利用不充分的缺陷,提出一种基于线性预测的改进型NLM降噪算法。根据图像空间结构特点,对图像信号按列从二维到一维进行转换,通过线性预测提取视觉特征,充分利用图像结构冗余信息,优化NLM算法去噪特性。结果表明:在噪声强度较大时,改进型NLM算法对高斯噪声的去噪效果接近图像最优性能;改进型NLM算法对线性预测阶数有所依赖,阶数在一定范围内增大时,去噪效果越好。在现代通信中复杂环境下高强度噪声干扰后的图像,能够达到较为理想的降噪效果。
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