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空间域去噪方法中的非局部均值去噪算法(Non-local means,NLM)在图像去噪方面应用较为广泛.然而,传统NLM方法在对图像边缘结构信息处理上易产生过平滑现象,且算法的固定参数对不同图像特征难以自适应调整.针对NLM算法中相似性权重忽略边缘信息而导致的上述问题,文中提出了一种自适应边缘相似度非局部均值(Adaptive non-local mean based on edge similarity,ANLM-ES)图像去噪方法.在NLM相似性权重的基础上,依据图像边缘信息构造基于距离与角度