for搜索窗口的每一行{for搜索窗口的每一列//在这一层循环确定了所有搜索窗口中相同偏移位置的点{for原图像的每一行{for原图像的每一列//在这一层循环确定了原图像中的一个待滤波点{/*在这里计算当前确定的待滤波点的对应搜索窗口内的对应偏移位置点的权重,然后计算该点像素值与权重的乘积,并累加乘积*/}}} ...
voidnlmean_test(void){Matimg=imread("lena_noise.jpg",CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);Matout;nlmean3(img,out,20,3,15);//NL-meansMatout1;blur(img,out1,Size(11,11));//均值滤波Matout2;GaussianBlur(img,out2,Size(11,11),2.5);//高斯滤波Matout3;medianBlur(img,out3,9);//中值滤波imshow("...
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。 高斯滤波和NLMeans的权重都符合高斯分布,区别是前者根...
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。 上一篇文章介绍了均值滤波...
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去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是,它利用了整幅图像来进行去噪,以图像块为单位在图像中寻找相似区域,再对这些区域求平均,能够比较好地去掉图像中存在的...
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去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是,它利用了整幅图像来进行去噪,以图像块为单位在图像中寻找相似区域,再对这些区域求平均,能够比较好地去掉...
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。滤波过程涉及计算每个像素点与其邻域内的所有点的权重，这些权重由MSE决定，且需要对整个图像边缘进行扩充，以确保所有相关区域都被考虑在内。算法的核心公式是通过搜索窗口内所有点的像素值，乘以相应的高斯权重，然后加权平均得到...
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 ，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去噪声。与常⽤的双线性滤波、中值滤波等利⽤图像局部信息来滤波不同的是，它利⽤了整幅图像来进⾏去噪，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均，能够...
像中的结构信息。基于改进的Nlmeans的滤波,通过K均 值聚类算法不仅能抑制斑点噪声,还能保持图像边缘和纹 理细节的信息,能够达到良好的去噪效果。而传统的方法, 诸如基于频域和空域滤波,在去噪的同时会造成图像清晰 度的大幅度降低,使得去噪效果并不理想。而经典的滤波 ...