检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:杨良健 周先春[1,2,3] 崔程程 李萌 昝明远 Yang Liangjian;Zhou Xianchun;Cui Chengcheng;Li Meng;Zan Mingyuan(School of Electronics and Information Engineering,Nanjing University of Information Science and Technology,Nanjing 210044,China;Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology,Nanjing 210044,China;School of Artificial Intelligence,Nanjing University of Information Science and TechnologyjNanjing 210044,China)
机构地区:[1]南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京210044 [2]江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,南京210044 [3]南京信息工程大学人工智能学院,南京210044
出 处:《电子测量技术》2021年第22期108-113,共6页Electronic Measurement Technology
基 金:国家自然科学基金项目(11202106,61302188);江苏省“信息与通信工程”优势学科建设项目;江苏高校品牌专业建设工程资助项目;国家级大学生创新创业训练计划项目(202110300057)资助。
摘 要:针对经典BM3D去噪算法中存在的相似块匹配误差较大及对图像细节保护不足的问题,提出了一种基于旋转块的BM3D图像去噪改进算法。新算法首先对参考块进行不同角度的旋转获取旋转块,通过旋转块进行相似块匹配过程;然后使用低秩正则化来代替传统算法中的硬阈值滤波;最后,对结合旋转块匹配与低秩正则化的BM3D算法进行自适应调整,从而改善在均匀图像区域中的去噪效果。实验结果表明,新算法的相似块匹配程度更高,峰值信噪比相较于经典算法平均提升0.5 dB,有效保留图像边缘和纹理细节。To address the problems of large similar block matching errors and insufficient protection of image details in the classical BM3 D denoising algorithm,an improved BM3 D image denoising algorithm based on rotated blocks is proposed.The new algorithm firstly rotates the reference block at different angles to obtain the rotating block,and then performs the similar block matching process through the rotating block.Then uses low-rank regularization to replace the hard threshold filtering in the traditional algorithm.Finally,the BM3 D algorithm combining rotated block matching and low-rank regularization is adaptively adjusted to improve the denoising effect in uniform image regions.Experimental results show that the new algorithm has a higher matching degree of similar blocks,and the peak signal to noise ratio(PSNR)is improved by 0.5 dB on average compared with the classical algorithm,effectively preserving image edges and texture details.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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