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非局部均值滤波方法具有优异的去噪性能,但该算法计算复杂度太高,且滤波后图像有大量结构残留。研究了基于预选择的非局部均值滤波方法,并指出已有方法在提取图像子块特征方面的不足。利用梯度域奇异值分解提取图像子块的结构特征,提出一种有效保持细节特征的快速非局部滤波方法。主要贡献有:(1)基于局部结构特征的鲁棒预选择方法;(2)相似集大小与滤波性能的关系以及相似子块的自动选取;(3)结构相似权系数的构造。利用欧氏距离的对称性进一步提高运行速度。实验结果表明,该方法在去除噪声的同时能有效地保持图像细节信息,取得