【摘 要】
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针对传统基于像素选择的非局部均值滤波算法对脑部磁共振图像去噪效果不明显的问题,提出一种传统算法的改进算法。传统算法的原理是通过邻域之间的相似性预先选择像素,如果像素未被选中,其权重将被设置为零。改进算法首先通过邻域间的相似性将像素分为相似像素和不相似像素,然后增大相似像素的权重,同时引入指数函数逐级减小不相似像素的权重。实验结果表明,改进算法对脑部磁共振图像的去噪效果优于传统算法,且能更好地保留图
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针对传统基于像素选择的非局部均值滤波算法对脑部磁共振图像去噪效果不明显的问题,提出一种传统算法的改进算法。传统算法的原理是通过邻域之间的相似性预先选择像素,如果像素未被选中,其权重将被设置为零。改进算法首先通过邻域间的相似性将像素分为相似像素和不相似像素,然后增大相似像素的权重,同时引入指数函数逐级减小不相似像素的权重。实验结果表明,改进算法对脑部磁共振图像的去噪效果优于传统算法,且能更好地保留图像的细节信息。
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