基于非局部自相似性的低对比度图像降噪算法

摘要

为改善低对比度图像边缘平滑性并提高其清晰度，本文设计了一种基于非局部自相似性的低对比度图像降噪算法。该算法基于低对比度图像中图像块的差异度构建自相似数据集，在此基础上计算图像块相似度，并结合二值标识矩阵区分噪声点与有效像素点，引入加权系数对像素点实施加权平均运算，得到过渡图像。由此，通过计算原始图像和过渡图像的绝对差分和判断降噪是否完成，若绝对差分和≤0，则实现降噪。实验结果表明，本文算法的结构相似度稳定在0.9左右，且去噪后的图像更加清晰真实，说明本文算法可以更好地保留原始信息和结构信息，使得降噪图像在视觉上更加自然与真实。

关键词

非局部自相似性 / 低对比度图像 / 图像降噪 / 过渡图像 / 椒盐噪声