作者：龙云淋; 吴一全; 周杨图像去噪非下采样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。
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