三幅图像依次是含噪声原图,原始NL-means算法去噪结果、使用积分图像加速的NL-means算法去噪结果。对于256*256的lena图,原始算法耗时 36.251389s,使用积分图像加速的算法耗时 4.647372s。 当然,对于Matlab而言,若充分利用它的函数和矩阵操作,可进一步在编程上加速: function DenoisedImg=fastNLmeans2(I,ds,Ds,h) I=d...
非局部均值(NL-means)是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息,在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。基本思想是:当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。 理论上,该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度,也就是说,每处理一个像素点时,都要...
下图是NL-means算法执行过程,大窗口是以目标像素为中心的搜索窗口,两个灰色小窗口分别是以、为中心的邻域窗口。其中以为中心的邻域窗口在搜索窗口中滑动,通过计算两个邻域窗口间的相似程度为赋以权值 。 NL-means执行过程 设含噪声图像为,去噪后的图像为。中像素点处的灰度值通过如下方式得到: 其中权值表示像素点和...
同时,滤波系数h 与σ 满足正相关:h=kσ,当块变大时,k 需要适当减小。 Non-Local Means算法实现: function [output]=NLmeansfilter(input,t,f,h) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % % input: image to be filtered % t: radio of search window %...
非局部均值图像去噪算法
fima=NLmeansfilter(ima,5,2,sigma); % show results clf subplot(2,2,1),imagesc(ima),title('original'); subplot(2,2,2),imagesc(rima),title('noisy'); subplot(2,2,3),imagesc(fima),title('filtered'); subplot(2,2,4),imagesc(rima-fima),title('residuals'); ...
非局部均值去噪(NL-means)是近年来提出的一项新型的图像去噪技术。该方法充分利用了图像中的冗余信息,在去噪的同时能最大程度地保持图像的细节特征。去噪的基本思想是:当前像素的估计值由图像中与它具有相似邻域结构的像素加权平均得到。 非局部均值去噪方法对图像的非局部自相似性进行了有效开发,其去噪效果依赖于能否...
摘要:针对非局部均值(NL—Means)图像去噪算法有大量结构残留的问题,提出一种带结构检测的NL—Means滤波算法。首先使用一个结构分析器对噪声图像进行预处理,突出图像中的细节信息,然后利用边缘检测的结果调节NL—Means算法相似性度量,为了保留图像的边缘内容让具有相似边缘内容的像素能够获得更大的权,而边缘内容不相似邻域...
img_denoised = nlmeansFilter(img, [patch_size search_radius], h); 显示原始图像和处理后的去噪图像: subplot(1, 2, 1); imshow(img); title('原始图像'); subplot(1, 2, 2); imshow(img_denoised); title('去噪后的图像'); 保存去噪后的图像: imwrite(img_denoised, 'output.jpg'); 以上是...
基于小波包变换的非局部均值去噪方法