【摘 要】
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在传统的数字图像去噪算法中,大多数算法在单幅图像的基础上,根据噪声的统计特性模型来求取噪声特性的最优解,从而实现对噪声的去除。通过对噪声的形成原因和统计特性进行分
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,沈阳铁路公安局长春公安处消防监督支队
【基金项目】
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吉林省科技厅项目(20170101161JC)
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在传统的数字图像去噪算法中,大多数算法在单幅图像的基础上,根据噪声的统计特性模型来求取噪声特性的最优解,从而实现对噪声的去除。通过对噪声的形成原因和统计特性进行分析研究,从时域中提取有效的信息,结合噪声和图像纹理的特性提出了基于时域特征的非局部图像去噪算法。并通过仿真实验对算法进行了验证,实验的结果表明本文提出的算法在有效的去除了噪声的同时也很好的保留了图像的原始纹理细节。同目前已有的算法相比,所提算法去噪之后的图像可以呈现更好的主观质量。
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