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

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).