【摘 要】
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为改善非局部均值（Non-Local Means,NLM）算法的去噪性能，解决NLM算法参数分配以及去噪后图像边缘模糊等问题，对基于区域划分的非局部均值图像去噪算法进行了改进。通过Canny边缘检测算子和形态学膨胀处理对图像进行区域划分，对划分后的不同区域进行参数的调整，并对欧氏距离和权重函数进行改进，提升NLM算法的去噪性能，使去噪后的图像保留更多的细节纹理信息。实验结果表明，该算法相比于传统的
【基金项目】
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国家重点研发计划项目（2019YFB1310000）；
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为改善非局部均值（Non-Local Means,NLM）算法的去噪性能，解决NLM算法参数分配以及去噪后图像边缘模糊等问题，对基于区域划分的非局部均值图像去噪算法进行了改进。通过Canny边缘检测算子和形态学膨胀处理对图像进行区域划分，对划分后的不同区域进行参数的调整，并对欧氏距离和权重函数进行改进，提升NLM算法的去噪性能，使去噪后的图像保留更多的细节纹理信息。实验结果表明，该算法相比于传统的NLM去噪算法、参数自适应的NLM算法以及基于转动惯量的改进权重函数的NLM算法，有着更好的峰值信噪比和结构相似度值。
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