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。
本论文主要提出NL-means算法,该算法用于数字图像的降噪,其主要原理为: NL[v](i)=∑j∈Iw(i,j)v(j)(1) w(i,j)=1Z(i)e−||v(Ni)−v(Nj)||2,a2h2(2) Z(i)=∑je−||v(Ni)−v(Nj)||2,a2h2(3) 带噪图像每一个像素点v的值降噪后为与其邻域(以v为中心的k*K像素方块)相近的...
非局部均值(NL-means)是近年来提出的一项新型的去噪技术。该方法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...
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);...
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...
网络释义 1. 非局部均值 文章对非局部均值(NL-Means)图像去噪算法进行了改进,提出一种定量估计算法滤波参数最优值的方法,由噪声图像估计噪声方差… d.wanfangdata.com.cn|基于6个网页 2. 非局部平均 ...图像数据恢复巧妙地融合,提出一种投影数据恢复导引的非局部平均(NL-means)低剂量CT重建方法.首先通过非线性An...
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。
示例2: test_nlmeans_dtype ▲点赞 7▼ deftest_nlmeans_dtype():S0 =200* np.ones((20,20,20,3), dtype='f4') mask = np.zeros((20,20,20)) mask[10:14,10:14,10:14] =1S0n =nlmeans(S0, sigma=1, mask=mask, rician=True) ...
NL-means的基本理念与高斯滤波相似，都是基于像素值的加权平均，但计算权重的方式有所不同。高斯滤波使用像素间的空间欧式距离，而NL-means则依赖于邻域块的相似度，这个相似度通过如均方误差（MSE）等指标来衡量。在NL-means中，两个关键参数是ksize和ssize，分别定义邻域块和搜索窗口的大小。滤波过程涉及...
NL-means 算法NL-means(非局部均值)算法 对于某一离散噪声的图像 v(i ) = {v(i ), i ∈ I } 中的某一像素 k , 我们规定 N k 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 || v( N i ) − v( N j ) || 2,α 其中a > 0 为高斯核函数...