摘要：主邻域字典（principal neighborhood dictionaries, PND）非局部均值（nonlocal means, NLM）是一种基于主成分分析（principal component analysis , PCA）的有效图像降噪方法,但因其未能充分利用图像的内容结构信息,对纹理细节较多区域的降噪效果较差。改进PND方法,实现基于PCA的自适应非局部均值降噪。根据图像局部内容调整滤波参数h,得到动态变化的像素间相似权值。实验结果表明,该方法能更好地保留图像纹理和边缘信息,降噪效果优于非自适应的PND方法。

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