【摘 要】
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为解决加权核范数最小化（WNNM）算法在计算图像块相似度时易受噪声影响的问题，同时又能更大程度的利用图像的非局部自相似性（NSS）,提出一种新的基于NSS的图像去噪算法。先引入像素级NSS先验来获得更加精确的相似块矩阵，并基于此矩阵提出一种噪声水平估计方法。基于哈尔变换和维纳滤波技术对噪声图像进行预处理，对预处理图像进行噪声水平估计，用估计得到的噪声方差来归一化WNNM算法的保真项，利用WNNM算
【基金项目】
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吉林省科技厅课题（20200401127GX）；
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为解决加权核范数最小化（WNNM）算法在计算图像块相似度时易受噪声影响的问题，同时又能更大程度的利用图像的非局部自相似性（NSS）,提出一种新的基于NSS的图像去噪算法。先引入像素级NSS先验来获得更加精确的相似块矩阵，并基于此矩阵提出一种噪声水平估计方法。基于哈尔变换和维纳滤波技术对噪声图像进行预处理，对预处理图像进行噪声水平估计，用估计得到的噪声方差来归一化WNNM算法的保真项，利用WNNM算法对预处理图像中的残余噪声及伪影做进一步去噪处理。实验结果表明，与当前主流的KSVD、BM3D、WNNM、PCLR和NCSR算法相比，经所提算法处理后的图像不仅PSNR和SSIM值均有所提升，而且主观视觉效果更佳。
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