%0 Journal Article
%T 基于Log-Gabor特征的非局部均值去噪算法及其加速方案研究*
%A 张嵩
%A 景华炯
%J 模式识别与人工智能
%P 266-274
%D 2015
%R 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201503011
%X 非局部均值是一种基于像素长程相似性的图像空域去噪算法，它一般采用灰度块特征估计图像像素间的相似度.文中首先使用基于Log-Gabor特征的像素间相似度估计获得较好的去噪效果.然后将Log-Gabor几何特征与灰度特征相融合，所形成的混合相似度具有更佳的图像局部自适应性，去噪性能也得到进一步提升.最后基于Johnson-Lindenstrauss引理研究利用随机降维方法降低相似度计算的复杂度，并对该加速方案的效果，包括降维前后运行时间对比、降维程度以及随机矩阵生成方法对去噪性能的影响，进行详细试验分析，结果证明基于随机降维的加速方案的有效性.
%K 非局部均值
%K Log-Gabor特征
%K 混合相似度
%K Johnson-Lindenstrauss引理
%K 随机降维
%U http://manu12.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/abstract/abstract10328.shtml