红外技术
紅外技術
홍외기술
INFRARED TECHNOLOGY
2015年
1期
34-38
,共5页
红外图像处理%非下采样轮廓波变换%非局部均值滤波%非负支撑域有限递归逆滤波算法
紅外圖像處理%非下採樣輪廓波變換%非跼部均值濾波%非負支撐域有限遞歸逆濾波算法
홍외도상처리%비하채양륜곽파변환%비국부균치려파%비부지탱역유한체귀역려파산법
infrared image processing%nonsubsampled contourlet transform%non-local means filtering%non-negativity and support constraints recursive inverse filtering
结合非下采样轮廓波变换(NSCT),提出了一种红外图像改进非局部均值滤波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF).该算法首先对红外噪声图像进行多尺度NSCT变换,其次分别从相似图像块自适应划分方法以及滤波权重计算方法2个方面对经典非局部均值滤波算法进行适当改进,将改进后的非局部均值滤波算法(INLMF)应用于处理高频分解系数,然后将滤波后的高频分解系数与低频分解系数进行重构,得到去噪后的图像,最后对去噪后图像采用非负支撑域有限递归逆滤波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法进行图像复原,以尽可能消除因滤波造成的图像失真.测试结果表明,本文算法滤波效果优于NLMF及其已有的改进算法.
結閤非下採樣輪廓波變換(NSCT),提齣瞭一種紅外圖像改進非跼部均值濾波算法(Improved Non-local Means Filtering,INLMF).該算法首先對紅外譟聲圖像進行多呎度NSCT變換,其次分彆從相似圖像塊自適應劃分方法以及濾波權重計算方法2箇方麵對經典非跼部均值濾波算法進行適噹改進,將改進後的非跼部均值濾波算法(INLMF)應用于處理高頻分解繫數,然後將濾波後的高頻分解繫數與低頻分解繫數進行重構,得到去譟後的圖像,最後對去譟後圖像採用非負支撐域有限遞歸逆濾波(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)算法進行圖像複原,以儘可能消除因濾波造成的圖像失真.測試結果錶明,本文算法濾波效果優于NLMF及其已有的改進算法.
결합비하채양륜곽파변환(NSCT),제출료일충홍외도상개진비국부균치려파산법(Improved Non-local Means Filtering,INLMF).해산법수선대홍외조성도상진행다척도NSCT변환,기차분별종상사도상괴자괄응화분방법이급려파권중계산방법2개방면대경전비국부균치려파산법진행괄당개진,장개진후적비국부균치려파산법(INLMF)응용우처리고빈분해계수,연후장려파후적고빈분해계수여저빈분해계수진행중구,득도거조후적도상,최후대거조후도상채용비부지탱역유한체귀역려파(Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering,NAS-RIF)산법진행도상복원,이진가능소제인려파조성적도상실진.측시결과표명,본문산법려파효과우우NLMF급기이유적개진산법.
