面向脑血管分割的改进型非局部均值滤波算法研究

介绍了经典非局部均值滤波算法与Manjón非局部均值滤波算法,改进了非局部均值滤波方法的相似度权值,使算法在具有旋转平移不变性,保持时间复杂度的同时优化了视觉效果与信噪比。实验通过添加噪声标准差从10~100不等的高斯加性噪声,比较了改进后的算法与传统滤波算法以及Manjón非均值滤波算法,结果表明,改进后的算法无论从视觉上还是数值上都优于Manjón非均值滤波算法。     

均值滤波算法研究

介绍了经典非局部均值滤波算法与Manjón非局部均值滤波算法,改进了非局部均值滤波方法的相似度权值,使算法在具有旋转平移不变性,保持时间复杂度的同时优化了视觉效果与信噪比。实验通过添加噪声标准差从10~100不等的高斯加性噪声,比较了改进后的算法与传统滤波算法以及Manjón非均值滤波算法,结果表明,改进后的算法无论从视觉上还是数值上都优于Manjón非均值滤波算法。