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...
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...
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...
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。©...
针对超声图像中的斑点噪声抑制问题,分析了经典的NLMEANS算法去噪,提出了一种改进的算法———基于K均值聚类的NLMEANS算法。通过引入聚类化的思想先将图像中的信息合理分类,使得分类信息具有较高的相似度,类间具有较低的相似度,利用NLMEANS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NLMEANS算法...
基于K均值聚类NL-MEANS算法的超声图像去噪
在使用OpenCV进行图像处理时,一般都使用高斯滤波或是中值滤波进行去噪,原理也是选取像素周围一个小的邻域铂高斯或中值平均取代中心像素。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...
图像去噪是图像处理中的重要需求,本文介绍 OpenCV 库中集成的去噪函数 fastNlMeansDenoising。 简介 去噪是十分重要的预处理步骤之一,但是在去噪的同时保留正常的图像纹理则需要更精细的去噪算法 之前介绍过的 Photoshop 中的表面模糊算法可以算是去噪中比较有效的方法之一,但是没有快速算法 ...
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),...