NL-Means和BM3D可以说是目前效果最好的去噪算法,其中BM3D甚至宣称它可以得到迄今为止最高的PSNR。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。
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...
在上一篇文章中,我们讲了使用积分图来加速NL-means算法,虽然运算耗时减少了好多,还是没达到毫秒级。所以本文在积分图加速的基础上,进一步使用CUDA来并行加速,使得耗时减少到毫秒级。 使用积分图来加速NL-means算法原理,此处给出链接,不再复述: 非局部均值滤波(NL-means)算法的原理与C++实现 非局部均值滤波(NL-means...
__global__voidNLmeansKernel_tex(float*v,float*St,intt1,intt2,intDs,intds,floatd2,floath2,intm,intn,intn1,float*sweight,float*average){intidx=threadIdx
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。
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。
NL-means算法是用于数字图像降噪的一种非局部均值方法。其核心原理是，对于带噪图像中的每一个像素点v，通过计算其邻域（以v为中心的k*K像素方块）中所有像素点的值的高斯加权平均值之和，来降低噪声。邻域的相似度用欧式距离进行衡量。以下是该算法在C++中的代码实现，对比了原图、添加了高斯噪声和...
NL-meansNL-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...
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...
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FastNLM-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之间的差,...