一个有效的去除高斯噪声的方式是图像求平均,对N幅相同的图像求平均的结果将使得高斯噪声的方差降低到原来的N分之一,现在效果比较好的去噪算法都是基于这一思想来进行算法设计。 NL-Means算法 NL-Means的全称是:Non-Local Means,直译过来是非局部平均,在2005年由Baudes提出,该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来...
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...
而今天介绍的NlMeans是对整幅图像进行去噪。 实现效果 上图中右边为使用fastNlMeansDenoising去燥后的效果,可以看出来,整张图片的清晰度和原图基本无变化 ,标红框的地方可以看到平滑了好多。如果使用高斯或是中值滤波,图像会变的模糊些。 fastNIMeansDenosing介绍 微卡智享 NL-Means的全称是:Non-Local Means,又称做...
是OpenCV库中的一个函数,用于对彩色图像进行去噪处理。它基于非局部均值(Non-Local Means, NLM)算法,但进行了优化以提高处理速度,特别适用于去除图像中的随机噪声,同时保持图像的边缘和细节信息。 2. 列出cv2.fastNlMeansDenoisingColored的参数及其意义 src: 输入的彩色图像,数据类型应为8位无符号整数(np.uint8),...
NL-means的基本的公式和解释如下:实际上就是找像素点附近的小patch相似的点给它赋予较大的权重,进行平均。 下面计算了一些常规去噪方法的method noise,主要有Gaussian filtering,anisotropic filtering,TV minimization,neighborhood filtering,这里的neighborhood同时还包括值域的neighborhood,也就是用和某个像素点的邻域中值很...
本文我们主要讲非局部均值(NL-means)滤波算法的原理与实现。其核心思路与高斯滤波很相似:计算矩形窗口内所有像素点的像素值加权和,权重服从高斯分布。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...
fastNlMeansDenoising是一种基于非局部均值的图像去噪算法。它通过比较图像中的小块区域来减少噪声,这些小块区域在空间域中彼此相似。 可能的原因及解决方法 输入图像为空: 确保传递给函数的图像指针不为空。 确保传递给函数的图像指针不为空。 图像数据类型不支持: ...
0.30 图2 由于NL-means(非局域化平均值)算法不是用图像中单个像素的灰度值进行 比较,而是对该像素周围的整个灰度的分布状况进行比较,根据灰度分布的相似 性来贡献权值。因此在利用非局部均值去噪的算法后,图像去噪的效果大大提高 了,并且去噪过程对图片细节的影响比较小,在强纹理图像去噪中效果更加明显。 相关...
4)引导滤波:根据梯度变化求解线性滤波系数,公式的推导比较麻烦,算法对边缘保持效果比双边要好; 这里开始进一步介绍根据相似度计算权重的滤波:非局部平均滤波(NL-Means):基于块相似度匹配来确认权重,计算量比较大,但能获得比较好的效果,对边缘的保护程度也还可以。
间具有较低的相似度,利用NL—MEANS算法对分类后的图像进行去噪处理。改进算法抑制了斑点噪声,消除了传统 NL — MEANS算法产生的人工伪影,保持了图像边缘和纹理信息的清晰度,实验结果表明了改进算法的有效性。 关键词:超声图像;Speckle噪声;人工伪影;NL-means算法;K均值聚类 ...