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...
1#include<opencv2\imgproc.hpp>2#include<opencv2\opencv.hpp>3#include<iostream>4#include<opencv2\core\core.hpp>5#include<cstdlib>6usingnamespacestd;7usingnamespacecv;89#defineWINDOW_NAME1 "原始图"1011Mat src2,src_temp, inpaintMask;12Point prePoint;//上一个鼠标点13staticvoidon_mouse(inteve...
opencv提供四种算法: cv2.fastNlMeansDenoising()-处理单个灰度图像cv2.fastNlMeansDenoisingColored()-处理彩色图像。cv2.fastNlMeansDenoisingMulti()-处理在短时间内捕获的图像序列(灰度图像)cv2.fastNlMeansDenoisingColoredMulti()-处理在短时间内捕获的图像序列(彩色图像) import cv2 import numpy as np from matplo...
opencv fastNLmeans函数 opencv asift 1.尺度变换 目录 1.尺度变换 2.高斯差分金字塔 目的:构建尺度空间的目的就是找到在尺度变化中具有不变性的位置,可以使用连续的尺度变化,即在尺度空间中所有可能的尺度变化中找到稳定的特征点,通过这种方式找到的极点可以保证在图像缩放和旋转变化中具有不变性。 1.1相同大小的图像,...
OpenCV 去噪函数 fastNlMeansDenoising CV2.fastNlMeansDenoising(非局部平均去噪) L-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...
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...
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。
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 ...
NL-Means算法的复杂度跟图像的大小、颜色通道数、相似块的大小和搜索框的大小密切相关,设图像的大小为NN,颜色通道数为,块的大小为kk,搜索框的大小为nn,那么算法复杂度为:。对512512的彩色图像而言,设置k=7,n=21,OpenCV在使用了多线程的情况下,处理一幅图像所需要的时间需要几十秒。虽然有人不断基于这个算法进...
1. 解释cv2.fastNlMeansDenoisingColored的功能cv2.fastNlMeansDenoisingColored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...