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...
4. 测试代码 分别使用上述实现的代码,以及Opencv实现的均值滤波、高斯滤波、中值滤波函数,对有很大噪声的Lene图像进行滤波。 voidnlmean_test(void){ Mat img = imread("lena_noise.jpg", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); Matout; nlmean3(img,out,20,3,15);//NL-meansMat out1; blur(img, out1, Size(11...
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);...
两个算法的PSNR比较 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...
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。
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...
Cloud Studio代码运行 CV_EXPORTS_WvoidfastNlMeansDenoisingColored(InputArray src,OutputArray dst,float h=3,float hColor=3,int templateWindowSize=7,int searchWindowSize=21//参数说明://src 输入图像//dst 输出图像//h 决定过滤器强度。h 值高可以很好的去除噪声,但也会把图像的细节抹去。(取 10 的效...
NL-means(非局部均值)算法 对于某一离散噪声的图像 中的某一像素 ,我们规定 为以 为中心的矩形邻域,那么图像 中的像素 和像素 的高斯加权欧式距离为 其中 为高斯核函数的标准差。 如果我们把含噪图像 表示为待恢复的未受噪声污染时的图像 与均值为0的加性高斯白噪声 的和,则有 ,且噪声服从均值为0,方差为...
NL-Means的全称是:Non-Local Means,又称做非局部平均去燥,是利用了整幅图进行了去燥,所以相对来说,运行时消耗的时间也会更多。 耗时对比 Debug模式下耗时:39074.4毫秒,足足接近了40秒 Release模式下耗时:576.84毫秒,不到1秒 (还是那句话Release模式要比Debug快N倍) ...
2019-12-03 20:47 −1. K-means聚类算法简介 采用的是将N*P的矩阵 X 划分为K个类,使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。 2. 伪代码 输入:训练样本 x = {x1;x2;x3;...xm} (其中x为m-by-n矩阵,包含m个样本点,每个样本点n个特征) 聚类簇数 k(为一标量s... Carrey...