【摘 要】
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将二维非局部均值的优化理论和收敛性定理推广到三维情形，并提出了具有最优权重的三维非局部均值算法。首先通过最小化L2估计的上界，得出了三维非局部均值算法的自适应平滑参数的最优加权。接着证明提出的算法在统计上是以最优速度收敛的。仿真实验表明，与其它去噪方法相比，本文算法能够有效去除各类方差稳定的独立同分布随机噪声，并且具有更好的估计结果。
【基金项目】
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国家自然科学基金（12061052）； 内蒙古大学研究生创新创业专项经费（11200-121024）； 内蒙古自治区“高校青年科技英才”（NJYT22090）； 内蒙古自治区高等学校创新团队发展计划支持（NMGIRT2207）； 广东省教育科学规划项目（高等教育科
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将二维非局部均值的优化理论和收敛性定理推广到三维情形，并提出了具有最优权重的三维非局部均值算法。首先通过最小化L2估计的上界，得出了三维非局部均值算法的自适应平滑参数的最优加权。接着证明提出的算法在统计上是以最优速度收敛的。仿真实验表明，与其它去噪方法相比，本文算法能够有效去除各类方差稳定的独立同分布随机噪声，并且具有更好的估计结果。
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