今天来学习一下另一类滤波算法:非局部均值滤波算法(NL-means)。非局部均值滤波算法最早于2005年由Buades等人发表在CVPR上,论文原文:A non-local algorithm for image denoising,还有一篇2011年的论文:Non-Local Means Denoising。之后还会继续介绍DCT(离散余弦变换滤波)、TV(全变分滤波)、BM3D(3维块匹配滤波)等算法。
请注意,上述代码是一个简化的非局部均值滤波实现,主要用于教学目的。在实际应用中,建议使用MATLAB提供的nlmeans函数,因为它经过了优化,具有更好的性能和更多的功能。
传统的去噪算法无法有效去除红外图像中的条纹与随机混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的基于非局部均值(NL-means)的混合噪声去除方法。首先,分析了非局部均值算法处理混合噪声的问题,并用一组实验分析了红外图像块中混合噪声的特性。根据实验结果,用有色高斯模型对混合噪声进行建模,并基于Mahalanobis距离改进了传统...
对于任何一个像素点i,经过滤波后的NL(v)(i)可通过计算整个噪声图像里具有相似邻域的像素点的加权平均得到 式中,I为整个图像空间;权重系数 ω(i,j)为像素点 j对像素点 i的影响程度,如下所示 二、部分源代码 function[output]=NLmeans(input,t,f,h) %输入:待平滑的图像 %t:搜索窗口半径 %f:相似性窗口半...
图像降噪:空间域滤波算法 无关风月 · 发表于Image Denoise NL-means:一种非局部均值图像降噪算法 || 论文翻译及代码实现 Uno Whoiam 基于CNN多阶段图像超分+去噪(超级简单版) PhD YuhanChen App 内打开 欢迎参与讨论 赞同 3 是否在知乎 App 内阅读全文 取消确认...
非局部平均滤波-NLMeans算法理论分析 “ 双边滤波采用了距离与相似度因素,进行权重的计算,但在相似度计算时,仅仅是通过像素间的均方差(相似度)来计算权重,容易受噪声影响。而非局部平均滤波采用块之间的相似度计算,有效的提高了匹配的准确度,对噪声的抑制及边缘的保护程度更好。本文重点介绍非局部平均滤波——NL-...
NLMeansmatlab八月**长安 上传1.74 MB 文件格式 rar NL Non-local means算法由A. Buades, B. Coll, J.M Morel提出。该算法的主要参考文献为: A. Buades, B. Coll, J.M Morel, A review of image denoising algorithms, with a new one , Multiscale Modeling and Simulation (SIAM interdisciplinary ...
function[output]=NLmeans(input,t,f,h)%输入:待平滑的图像%t:搜索窗口半径%f:相似性窗口半径%h:平滑参数%NLmeans(ima,5,2,sigma);%图像大小[m n]=size(input);%输出 Output=zeros(m,n);input2=padarray(input,[f+t f+t],'symmetric');%边界作对称处理%高斯核 ...
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...
传统的去噪算法无法有效去除红外图像中的条纹与随机混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的基于非局部均值(NL-means)的混合噪声去除方法。首先,分析了非局部均值算法处理混合噪声的问题,并用一组实验分析了红外图像块中混合噪声的特性。根据实验结果,文中用有色高斯模型对混合噪声进行建模,并基于Mahalanobis距离改进了...