圖像分割的非局部均值去噪算法
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針對傳統非局部均值（NLM）算法的濾波參數非自適應及去噪后邊緣易模糊的缺點，提出一種基于圖像分割的非局部均值去噪算法。該算法分為兩個階段：第一階段根據噪聲大小及圖像紋理自適應確定濾波參數的值，并采用傳統非局部均值算法得到去噪結果圖；第二階段根據像素點方差的不同，將該去噪結果圖分為細節區域和背景區域，再對屬于不同區域的圖像塊分別去噪，同時為了更有效地去除噪聲，還采用了反向投影的方式，充分利用了第一階段方法噪聲中殘留的結構信息。實驗結果表明，與傳統非局部均值算法及其三種改進算法相比，所提算法的峰值信噪比（ PSNR）及結構相似性（SSIM）更高，紋理細節和邊緣結構更完整，圖像更清晰，本真信息保留更完整。
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