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...
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...
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...
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...
非局部均值滤波(NL-means)算法的原理与C++实现 我们知道,非局部均值滤波是非常耗时的,这很影响该算法在实际场景中的应用。所以后来有研究人员提出使用积分图来加速该算法,可提升数倍的速度。本文我们将详细讲解该算法的积分图加速原理,并使用C++与Opencv来将其实现。
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。
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。
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 (){(),}viviiI 中的某一像素k,我们规定 k N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 ,2 ||)()(|| ji NvNv 其中 0a 为高斯核函数的标准差。如果我们把含噪图像 ()vi 表示为待恢复的未受噪声污染时的...