1. 简介Non-Local Means顾名思义,这是一种非局部平均算法。何为局部平均滤波算法呢?那是在一个目标像素周围区域平滑取均值的方法,所以非局部均值滤波就意味着它使用图像中的所有像素,这些像素根据某种相似度进行加权平均。滤波后图像清晰度高,而且不丢失细节。2. 原理该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声...
首先介绍非局部均值的概念非局部均值(NL-means)作为一项去噪技术,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,都要计算它...
文章目录1均值和非局部均值滤波2 论文【使用新的相似性度量方法做非局部均值滤波】2.1 类相似性度量2.2 参数估计算法2.3 根据非局部上下文信息分类均值与非局部均值滤波的思想与普通网络和attention网络的思想我认为是一致的,非常像,对我来说认为两者思想一样是一个聚合总结的过程,也许等我了解的更多,我会经历一个发散...