1、高斯滤波 2、NL-means 3、双边滤波 4、原图 5、添噪图 6、中值滤波 结论: NL-means算法无论是PSNR值还是视觉感受上都十分优秀,处理后的效果几乎与未人工添噪的原图一致,当然,缺点也很明显,该算法复杂度较高,在实验时我并未将搜索域设置为全图,仅设置为7*7,就已经需要半秒来处理,如果设置为全图256*256...
从最终的结果也可以看出来,BM3D的效果确实要好于NL-Means,噪声更少,能够更好地恢复出图像的细节。在效果这一点上BM3D胜。无愧于State-of-the-art这一称号。当然,这里进行测试的样本比较少,可能还不足以完全说明问题。 最后说几句 这两者可以说是目前最有效的图像去噪算法了,但是都不可避免地要面对一个同问题:...
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,...
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,下篇文章中我们将介绍在积分图加速得基础上,使用CUDA进一步加速优化该算法,敬请期待~
以提高效率。尽管NL-means在去噪效果上超越了其他方法，但其计算复杂度导致在处理大图像时耗时较长，例如496*472像素的Lena图像处理需要约20秒。尽管如此，NL-means滤波的高效去噪特性使其在实际应用中仍然有其价值。在后续的文章中，我们将讨论如何进一步优化NL-means算法以提升处理速度，敬请关注。
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。©...
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-...
NLMeans(4)——IPOL Parameter-Free Fast Pixelwise Non-Local Means Denoising 快速算法 精读,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
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 ...
基于K均值聚类NL-MEANS算法的超声图像去噪