【摘 要】
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针对目前广泛使用的Non-local Mean和Block-matching and 3D Filtering等方法虽然在高斯噪声消除方面效果不错,但均采用了块匹配操作,从而导致非常大的计算量以及较长的时间
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(自由探索)项目(LZUJBKY-2012-178)
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针对目前广泛使用的Non-local Mean和Block-matching and 3D Filtering等方法虽然在高斯噪声消除方面效果不错,但均采用了块匹配操作,从而导致非常大的计算量以及较长的时间消耗,很难满足短时间内大批量快速图像处理的需要。对此,提出一类修正的巴特沃斯函数,在频率域上对图像进行快速降噪。数值结果表明该算法对于中小强度的噪声干扰降噪效果良好,能够保持图像的主要细节。与BM3D,全变差正则化和NLM法相比,其峰值信噪比和全变差正则化法以及NLM差别不大,但耗时却只有BM3D和全变
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