NL-means 算法NL-means(非局部均值)算法 对于某一离散噪声的图像 v(i ) = {v(i ), i ∈ I } 中的某一像素 k , 我们规定 N k 为以 k 为中心的矩形邻域, 那么图像 v 中的像素 i 和 像素 j 的高斯加权欧式距离为 2 || v( N i ) − v( N j ) || 2,α 其中a > 0 为高斯核函数...
高斯滤波与均值滤波类似,都是计算矩形窗口内所有像素点的像素值加权和,只不过其权重与均值滤波不一样,高斯滤波的权重服从二维正态分布,越靠近窗口中心点(也即当前滤波点),权重越大。 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,...
非局部均值(NL-means) 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...
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...
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...
高斯滤波和NLMeans的权重都符合高斯分布,区别是前者根据像素点之间的距离计算权重,后者根据块之间的相似度计算权重。要衡量两个邻域块的相似度,有多种指标,均方误差(MSE)是最常用的相似度衡量指标之一。非局部均值滤波算法就是使用MSE来计算两个邻域块的相似度。
NLMeans(4)——IPOL Parameter-Free Fast Pixelwise Non-Local Means Denoising 快速算法 精读 NLM这个都可以实现的。 1.1 基于积分图的Fast NLM-P 降低求patch间欧氏距离的复杂度:积分图。 积分图的计算在常数时间内实现。算法2 先计算所有的积分图,需要D^2次移动,所以共需要操作。 Fist Pass中计算patch之间...
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-...
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...
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...