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所属单位：电子信息工程学院

发表刊物：信号处理

关键字：图像去噪;非下采样Shearlet变换;快速非局部均值滤波;刀具磨损检测;

摘要：为消除基于图像处理的刀具磨损检测中的图像噪声,提出了结合非下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)和快速非局部均值(Fast Non-local Means,FNLM)滤波的图像去噪方法。首先,利用基于决策的非对称剪切中值(Decision Based Un-symmetric Trimmed Median,DBUTM)方法滤除图像中的椒盐噪声;然后,对图像进行NSST多尺度分解,得到一个低频子带和一系列高频子带;最后,分别使用FNLM滤波和各向异性扩散模型调整低频和高频子带系数,并由调整后的各子带系数重构出噪声滤除后的图像。实验结果表明,与基于小波的阈值收缩方法、基于Contourlet的全变差模型结合各向异性扩散方法、基于NSST和标准非局部均值滤波方法相比,本文方法在主观视觉去噪效果、峰值信噪比、结构相似度以及处理速度等4个方面性能更优。

ISSN号：1003-0530

是否译文：否

发表时间：2017-11-25

合写作者：龙云淋,周杨

通讯作者：吴一全