快速Nonlocal-Means图像去噪：Walsh-Hadamard投影算法

"本文介绍了一种基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪方法，旨在解决Nonlocal-Means去噪算法计算复杂度高的问题。通过运用Walsh-Hadamard变换的快速运算性质和自递归特性，该方法能够有效地加速图像块的匹配计算过程，同时保持去噪质量不变。实验结果证明，这种投影加速算法在提高运算速度的同时，去噪效果依然优秀。" Nonlocal-Means图像去噪是一种广泛应用的图像处理技术，它利用图像中像素块之间的相似性进行去噪。然而，该算法的计算量较大，尤其对于大规模图像，计算时间较长，限制了其实时应用的可能性。为了解决这一问题，作者提出了基于Walsh-Hadamard投影的快速去噪算法。 Walsh-Hadamard变换是一种离散傅里叶变换的特殊情况，具有对称性和快速计算的特点。在本文中，作者分析了Nonlocal-Means算法的计算瓶颈，即图像块匹配计算的过程，然后利用Walsh-Hadamard变换将图像块投影到它们构成的空间中。这种方法能够显著减少计算步骤，因为变换后的图像块在低频成分上往往更为集中，这有助于快速识别和丢弃与目标块不匹配的候选块。 通过结合Walsh-Hadamard投影的能量集中特性和匹配过程中的拒绝策略，该方法能够在匹配计算阶段有效地筛选掉无法匹配的图像块，从而大大减少了计算时间。实验结果显示，这种方法在保持去噪质量不变的情况下，实现了较好的加速效果，这对于实时或高效率的图像处理需求具有重要意义。 此外，关键词“图像处理”、“图像去噪”、“投影”、“Nonlocal-Means”和“Walsh-Hadamard变换”揭示了该论文的核心内容，涵盖了图像处理领域的重要技术和方法。文章被分类为“TP391”，属于信息技术与计算机应用类别，表明了它的专业领域。文献标识码“A”表示这是一篇原创性的学术研究论文，而文章编号则标识了该论文在期刊中的位置。 该论文提出的基于Walsh-Hadamard投影的快速Nonlocal-Means图像去噪方法，为图像处理领域的算法工程师提供了一个高效、实用的解决方案，有助于优化现有的图像去噪算法，提高计算效率，同时保持高质量的去噪效果。