NSCT域红外图像的INLMF改进算法：提升去噪与复原性能

本文主要探讨了NSCT域红外图像改进非局部均值滤波算法（Improved Non-local Means Filtering, INLMF），由韩红光在2015年的研究中提出。该算法是在非下采样轮廓波变换（Non-subsampled Contourlet Transform, NSCT）的基础上进行的创新。NSCT是一种高效的空间-频率分析工具，它能够在保持图像细节的同时实现多尺度分析，对于处理红外图像中的噪声尤其有效。 INLMF算法首先对输入的红外噪声图像进行多尺度NSCT变换，这一步有助于分解图像为高频和低频两个部分，便于针对性地处理。接着，作者对经典非局部均值滤波算法进行了两个方面的改进。一是采用了自适应的相似图像块划分方法，这意味着算法能够根据图像局部结构动态调整滤波范围，提高滤波的精确性和效率。二是改进了滤波权重计算方法，通过更精细的权重分配，使得邻域内的像素贡献度更加合理，从而减少了噪声去除过程中的失真。 算法的核心在于处理高频分解系数，通过INLMF算法对其进行降噪，保留重要的图像特征。随后，这些高频系数与低频系数进行重构，形成去噪后的图像。为了进一步减少因滤波导致的图像失真，研究者采用了非负支撑域有限递归逆滤波（Non-negativity and Support Constraints Recursive Inverse Filtering, NAS-RIF）算法，这是一种无损或低失真的恢复方法，确保图像的自然外观。 实验结果显示，相较于传统的非局部均值滤波（NLMF）和其他已有的改进算法，INLMF在去噪效果上具有显著优势。文章的关键点包括红外图像处理、非下采样轮廓波变换、非局部均值滤波以及NAS-RIF算法的应用。研究成果的创新之处在于将NSCT的优势与非局部均值滤波技术相结合，提高了红外图像处理的性能，并且在实际应用中展示了优良的噪声抑制能力和图像质量保持。 该论文的学术价值主要体现在红外图像处理领域的噪声抑制技术上，为提高红外图像质量提供了新的思路和方法，对于相关科研人员和工程实践具有实际指导意义。同时，这篇论文也遵循了严格的分类标准（TP391.41）和文献格式，体现了严谨的学术态度。