NL-Means和BM3D可以说是目前效果最好的去噪算法,其中BM3D甚至宣称它可以得到迄今为止最高的PSNR。从最终的结果也可以看出来,BM3D的效果确实要好于NL-Means,噪声更少,能够更好地恢复出图像的细节。在效果这一点上BM3D胜。无愧于State-of-the-art这一称号。当然,这里进行测试的样本比较少,可能还不足以完全说明问题。
NL-Means和BM3D可以说是目前效果最好的去噪算法,其中BM3D甚至宣称它可以得到迄今为止最高的PSNR。从最终的结果也可以看出来,BM3D的效果确实要好于NL-Means,噪声更少,能够更好地恢复出图像的细节。在效果这一点上BM3D胜。无愧于State-of-the-art这一称号。当然,这里进行测试的样本比较少,可能还不足以完全说明问题。
2. 快速NL-means算法主体函数代码 voidfastNLmeans(Matsrc,Mat&dst,intds,intDs,floath){Matsrc_tmp;src.convertTo(src_tmp,CV_32F);intm=src_tmp.rows;intn=src_tmp.cols;intboardSize=Ds+ds+1;Matsrc_board;copyMakeBorder(src_tmp,src_board,boardSize,boardSize,boardSize,boardSize,BORDER_REFLECT);...
简介: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。 上一篇文章介绍了均值滤波...
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{...
下面是nlmeans的参数介绍: 1. `method`:指定拟合线性模型的方法,常用的有`"lrt"`(逻辑回归)、`"plsr"`(偏最小二乘回归)和`"omp"`(正交最大似然法)等。 2. `family`:指定响应变量的分布类型,常用的有`"gaussian"`(正态分布)、`"poisson"`(泊松分布)和`"binomial"`(二项分布)等。 3.`x_descending...
NLMeans(4)——IPOL Parameter-Free Fast Pixelwise Non-Local Means Denoising 快速算法 精读 NLM这个都可以实现的。 1.1 基于积分图的Fast NLM-P 降低求patch间欧氏距离的复杂度:积分图。 积分图的计算在常数时间内实现。算法2 先计算所有的积分图,需要D^2次移动,所以共需要操作。 Fist Pass中计算patch之间...
NL-means(非局部均值)算法 对于某一离散噪声的图像 (){(),}viviiI 中的某一像素k,我们规定 k N为以k为中心的矩形邻域,那么图像 v 中的像素 i 和 像素 j 的高斯加权欧式距离为 2 ,2 ||)()(|| ji NvNv 其中 0a 为高斯核函数的标准差。 如果我们把含噪图像 ()vi 表示为待恢复的未受噪声污...
高斯滤波和NLMeans的权重都符合高斯分布,区别是前者根据像素点之间的距离计算权重,后者根据块之间的相似度计算权重。要衡量两个邻域块的相似度,有多种指标,均方误差(MSE)是最常用的相似度衡量指标之一。非局部均值滤波算法就是使用MSE来计算两个邻域块的相似度。
NL-means算法是用于数字图像降噪的一种非局部均值方法。其核心原理是，对于带噪图像中的每一个像素点v，通过计算其邻域（以v为中心的k*K像素方块）中所有像素点的值的高斯加权平均值之和，来降低噪声。邻域的相似度用欧式距离进行衡量。以下是该算法在C++中的代码实现，对比了原图、添加了高斯噪声和...