所以本文在积分图加速的基础上,进一步使用CUDA来并行加速,使得耗时减少到毫秒级。 使用积分图来加速NL-means算法原理,此处给出链接,不再复述: 非局部均值滤波(NL-means)算法的原理与C++实现 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...
convertTo(dst,CV_8U);} 运行上述代码同样对496*472的Lena图像去噪,结果如下图所示,耗时由原来的20秒左右减少为1.6秒左右,所以加速效果还是非常显著的。 噪声图 快速NL-means算法去噪图像 使用积分图加速之后,计算耗时减少了好多,不过还是秒级的。然而在实时应用场合中通常要求毫秒级的耗时,因此加速得还不够,下篇...
三幅图像依次是含噪声原图,原始NL-means算法去噪结果、使用积分图像加速的NL-means算法去噪结果。对于256*256的lena图,原始算法耗时 36.251389s,使用积分图像加速的算法耗时 4.647372s。 当然,对于Matlab而言,若充分利用它的函数和矩阵操作,可进一步在编程上加速: function DenoisedImg=fastNLmeans2(I,ds,Ds,h) I=d...
针对此问题,积分图像的应用(二):非局部均值去噪(NL-means)一文使用积分图像对该算法进行加速。
OpenCV 集成了Non-Local Means Denoising算法的同时对其进行了加速 可以有效处理高斯白噪声 官方文档:https://docs.opencv.org/2.4.13.7/modules/photo/doc/denoising.html?highlight=fastnlmeansdenoising Non-Local Means Denoising 论文地址:http://www.ipol.im/pub/art/2011/bcm_nlm/ ...
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-...
NL-means methodmakesfulluseofa large numberof thesimilarphenomenainnaturalimagesfiltering,havemadeimpressiveresults. 去除高斯噪音的非局部加权平均滤波方法充分利用自然图像中大量存在着的相似现象进行滤波,已在实践中取得了引人瞩目的成效。 www.fabiao.net ...
1.简介 启发式搜索是人工智能领域一个基础的问题解决方法。对于大多数AI问
2014-11-03 //@路确实脚下: 再推荐两本好书《computer vision a reference guide 》和《dictionary of computer vision and image processing》//@好东西传送门:总结各位的增补 @星空下的巫师《学习OpenCV》@Nobunaga_Means《computer&machine vision》@路确实脚下 《Moden computer vision》 [ 微博 ]...
According to the passage, the new means of manufacturing plastic under consideration do not involve A. corn B. plant sugar polyhydroxyalkanoate C. petroleum D. wheat E. chloroplast plants 查看完整题目与答案 男,35岁,诊断肾病综合征,用强的松60mg/天2个月,尿蛋白由++++减为士。近1周...