【摘 要】
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针对传统非局部均值（NLM）算法的滤波参数非自适应及去噪后边缘易模糊的缺点,提出一种基于图像分割的非局部均值去噪算法。该算法分为两个阶段：第一阶段根据噪声大小及图像纹理自
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,特殊环境机器人技术四川省重点实验室西南科技大学
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61401379);西南科技大学博士基金资助项目(11zx7134)~~
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针对传统非局部均值（NLM）算法的滤波参数非自适应及去噪后边缘易模糊的缺点,提出一种基于图像分割的非局部均值去噪算法。该算法分为两个阶段：第一阶段根据噪声大小及图像纹理自适应确定滤波参数的值,并采用传统非局部均值算法得到去噪结果图;第二阶段根据像素点方差的不同,将该去噪结果图分为细节区域和背景区域,再对属于不同区域的图像块分别去噪,同时为了更有效地去除噪声,还采用了反向投影的方式,充分利用了第一阶段方法噪声中残留的结构信息。实验结果表明,与传统非局部均值算法及其三种改进算法相比,所提算法的峰值信噪比（PS
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