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的相似度来计算权重,相似度越大则权重越大。 左边是高斯滤波空间距离d,右边是非NLMeans相似度MSE。要衡量两个邻域块的相似度,有多种指标,均方误差...
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。
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...
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 ...
10. 非局部均值去噪 (Non-Local Means Denoising) 描述:利用图像中的相似区域进行去噪,保留图像细节。 MATLAB实现:matlab深色版本 I = imread('infrared_image.jpg'); J = nlfilter(I, [7 7], @nlmeans); % 使用7x7窗口 imshow(J); 11.各向异性扩散(Anisotropic Diffusion) ...
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...
fima=NLmeansfilter(ima,5,2,sigma); % show resultsclfsubplot(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'); 3 参考文献 文章中一些内容引自...
一、简介 1 NLM滤波原理 2 Pixelwise Implementation 3 Patchwise Implementation 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 ...