A Nonlocal Image Denoising Algorithm Using the Structural Similarity Metric


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A new image denoising algorithm is proposed. It is a version of the nonlocal means (NLM) algorithm and uses a metric based on the CMCS modification of the structural similarity index (SSIM). The potentials of this metric for constructing the weighting function in the NLM method using the decomposition of this metric into components and specifying a physically justified weighting function for each component are demonstrated. The results produced by the modified method are compared with the results produced by the basic NLM algorithm, which uses the metrics L2 and SSIM for calculating the metric weights.

Об авторах

A. Dovganich

Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics, Moscow State University

Email: kryl@cs.msu.ru
Россия, Moscow, 119991

A. Krylov

Faculty of Computational Mathematics and Cybernetics, Moscow State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: kryl@cs.msu.ru
Россия, Moscow, 119991


© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах