【摘 要】
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针对非局部均值（NLM）去噪算法运算量大的缺点,给出一种快速NLM方法。通过特征来表示块的信息,使每个块只计算一次,从而减少计算时间。与先前的方法相比,所给方法的相似性度量准
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院,武汉科技大学湖北省高性能钢铁协同创新中心
【基金项目】
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The National Natural Science Foundation of China under Grant（61371190）
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针对非局部均值（NLM）去噪算法运算量大的缺点,给出一种快速NLM方法。通过特征来表示块的信息,使每个块只计算一次,从而减少计算时间。与先前的方法相比,所给方法的相似性度量准则与NLM方法一致,且不需要预先设置阈值。为加速相似块的搜索,采用2D直方图和积分图两种方法。另外,给出基于块的方法对图像噪声进行盲估计,以求解滤波参数。针对坦佩雷图像数据库（TID）所进行的实验结果表明,所给方法利用整幅图像信息,故其性能明显优于半局部均值（SLM）算法。
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