[发明专利]融合KL变换与灰色关联度的非局部均值去噪方法有效
| 申请号： | 201710209316.5 | 申请日： | 2017-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN106991661B | 公开（公告）日： | 2019-12-27 |
| 发明（设计）人： | 唐朝伟;潘宇虹;金卓义;章景昆;王丹;陈世玉;吕艳;尹建峰;杨科;马国鹏;李显斌;李伟全;李忠;谭量 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;菱王电梯股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00 |
| 代理公司： | 50211 重庆市前沿专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 路宁 |
| 地址： | 400030 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种融合KL变换与灰色关联度的非局部均值去噪方法，包括如下步骤：S1，采用非局部均值去噪方法对含噪图像进行预去噪处理；S2，基于非局部均值去噪方法的基本原理，改进图像子块间相似性度量的方式，进行权值重构；S3，在相似性度量中，加入基于KL变换的特征因子，充分而完整的利用KL变换的特征提取功能，较精确的捕捉图像的特征；S4，在相似性度量中，加入基于新型灰色关联度的纹理因子；S5，以预去噪图像为基础，采用加入了特征因子和纹理因子进行权值重构的改进的非局部均值去噪方法进行二次去噪。进一步提升权重度量的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 kl 变换 灰色 关联 局部 均值 方法 | ||
【主权项】：
1.一种融合KL变换与灰色关联度的非局部均值去噪方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1，采用非局部均值去噪方法对含噪图像进行预去噪处理；/nS2，基于非局部均值去噪方法的基本原理，改进图像子块间相似性度量的方式，进行权值重构；/nS3，在相似性度量中，加入基于KL变换的特征因子，充分而完整的利用KL变换的特征提取功能，较精确的捕捉图像的特征/nS4，在相似性度量中，加入基于新型灰色关联度的纹理因子，从纹理方向出发，进一步提高相似性度量的准确性，保护去噪后图像的细节纹理；/nS5，以预去噪图像为基础，采用加入了特征因子和纹理因子进行权值重构的改进的非局部均值去噪方法进行二次去噪；/n所述S4包括：/nS4-1，在传统灰色关联度模型的基础上进行改进，利用相邻像素差值，使改进后的新型灰色关联度能在一定程度上反映图像子块的纹理分布；改进的新型灰色关联度模型具体描述如下；/n将图像
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