关键词：非局部欧氏中值；Rayleigh分布；回归模型；自适应参数；曲线拟合
摘 要：针对图像加性高斯白噪声,提出一种优化的自适应参数滤波算法。该算法以非局部欧氏中值(nonlocal Euclidean medians,NLEM)滤波算法为基础,根据含噪图像梯度幅值在一定噪声范围内服从Rayleigh分布这一特性,求得以梯度幅值和噪声标准差为自变量的二元自适应滤波参数,并将它引入到邻域的权值计算中。其次,噪声的变化影响着p范数回归的选择,在一定范围内以噪声标准差为自变量对参数p进行多项式拟合,得到自适应p范数回归。在自适应滤波参数基础上,用自适应p范数回归进一步改进NLEM滤波算法的1-范数回归。所选图像的实验结果表明,本文算法在一定噪声范围内不但获得满意的去噪效果,...
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