非局部均值滤波(Non-Local Means,NL-Means)是一种非线性的图像去噪算法。它基于图像中的像素具有相似结构这一假设,利用图像的全局信息来对图像进行去噪。 1.1 全局算法 VS 局部算法 非局部均值滤波在计算每个像素点的估计值时,会考虑图像中所有与该像素点具有相似邻域结构的像素点。因此,非局部均值滤波是一种全局算法。
高斯滤波与均值滤波类似,都是计算矩形窗口内所有像素点的像素值加权和,只不过其权重与均值滤波不一样,高斯滤波的权重服从二维正态分布,越靠近窗口中心点(也即当前滤波点),权重越大。 本文我们主要讲非局部均值(NL-means)滤波算法的原理与实现。其核心思路与高斯滤波很相似:计算矩形窗口内所有像素点的像素值加权和,...
标准的NL-Means算法中,一般有三个参数,搜索半径SearchRadius,块半径PatchRadius,以及一个决定平滑程度的高斯函数参数Delta。在百度上能够搜索到的大部分文章所描述的提速算法都是使用积分图来提升NL-Means的速度,这也是目前来说唯一比较靠谱的优化技术,通过积分图,可以做到算法和块半径PatchRadius的大小基本无关,和Delta...
复制 function[output]=NLmeansfilter(input,t,f,h)[m n]=size(input);%t:搜索框半径;f:相似框半径;h:滤波频率百分比 Output=zeros(m,n);input2=padarray(input,[f f],'symmetric');%将边缘对称折叠上去%f:加宽的宽度值 kernel=make_kernel(f);%计算得到一个高斯核,用于后续的计算 kernel=kernel/sum...
R1= cv2.medianBlur(I1, 5)printu'中值滤波PSNR',psnr(I, R1) R2= cv2.fastNlMeansDenoising(I1, None, sigma, 5, 11)printu'opencv的NLM算法',psnr(I, R2) R3= double2uint8(NLmeansfilter(I1.astype(np.float), sigma, 5, 11))printu'NLM PSNR',psnr(I, R3)...
都是对局部区域进行操作,而本文收到NL-means的启发,提出一种非局部计算方式来获取长距离依赖,这种依赖可以是图片中有一定距离的两个像素,可以是视频中的两帧,也可以是某段文字中的两个词语,所以他的...; NL-means: 非局部均值在图像中一般用于去噪,对一个确定的像素点,计算这个像素点...
非局部均值滤波(Non-Local Means,NL-Means)是一种非线性的图像去噪算法。它基于图像中的像素具有相似结构这一假设,利用图像的全局信息来对图像进行去噪。 1.1 全局算法 VS 局部算法 非局部均值滤波在计算每个像素点的估计值时,会考虑图像中所有与该像素点具有相似邻域结构的像素点。因此,非局部均值滤波是一种全局算...
本文我们主要讲非局部均值(NL-means)滤波算法的原理与实现。其核心思路与高斯滤波很相似:计算矩形窗口内所有像素点的像素值加权和,权重服从高斯分布。区别在于:高斯滤波使用当前滤波点与矩形窗口内其它点的空间欧式距离来计算权重,距离越近权重越大;而非局部均值滤波则使用当前滤波点的邻域块与矩形窗口内其它点的邻域块...
非局部均值滤波(NL-means)算法的积分图加速原理与C++实现 1. 使用CUDA并行计算内两层循环 由上篇文章,我们知道使用积分图加速的计算顺序是:外两层循环是搜索窗口循环,内两层循环是原图像循环。 for搜索窗口的每一行{for搜索窗口的每一列//在这一层循环确定了所有搜索窗口中相同偏移位置的点{for原图像的每一行{...
非局部均值滤波(NL-means)算法的原理与C++实现 我们知道,非局部均值滤波是非常耗时的,这很影响该算法在实际场景中的应用。所以后来有研究人员提出使用积分图来加速该算法,可提升数倍的速度。本文我们将详细讲解该算法的积分图加速原理,并使用C++与Opencv来将其实现。