徐 苏，周颖玥

(1.西南科技大学 信息工程学院，四川 绵阳 621010； 2.特殊环境机器人技术四川省重点实验室(西南科技大学)，四川 绵阳 621010) (*通信作者电子邮箱4571122@qq.com)

基于图像分割的非局部均值去噪算法

徐 苏1,2*，周颖玥1,2

(1.西南科技大学 信息工程学院，四川 绵阳 621010； 2.特殊环境机器人技术四川省重点实验室(西南科技大学)，四川 绵阳 621010) (*通信作者电子邮箱4571122@qq.com)

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(PSNR)及结构相似性(SSIM)更高，纹理细节和边缘结构更完整，图像更清晰，本真信息保留更完整。

图像去噪；非局部均值；图像分割；噪声标准差；相似性度量

0 引言

图像在采集及传输过程中极易受到噪声的污染，严重影响图像质量，导致有用信息丢失，使得后续的图像处理，如分割、边缘检测等变得困难，因此图像去噪是数字图像处理中重要的研究内容之一[1]。……