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融合显著性的全景图渲染非局部均值滤波降噪

蒙特卡罗方式生成三维场景全景画面在采样不足情况下存在显著噪声，针对全景画面去除蒙卡噪声问题，本文提出一种融合显著性的全景图渲染非局部均值滤波降噪算法。首先利用融合赤道偏倚的BMS360显著性检测模型，提高不同纬度位置的显著性检测结果的准确性。然后将全景画面划分显著区域与非显著区域，针对显著区域，利用梯度幅值相似性偏差值改进非局部均值滤波器；针对非显著区域，利用CUDA设计并行算法加速滤波器的去噪过程，最后将显著区域与非显著区域的滤波结果融合，输出最终去噪结果。实验结果表明，本文算法在FLIP和SSIM指标上分别达到了0.1023、0.754，均优于对比算法，能够有效去除全景画面蒙卡噪声，从而提升画面结果的视觉感知质量。