其中,均值滤波的核心思路是取每一个像素点邻域的矩形窗口,计算矩形窗口内所有像素点的像素平均值,作为该点滤波之后的像素值。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...
最后,得到积分图之后,就可以根据当前待滤波点在积分图上对应的位置取得其邻域块区域,快速计算邻域块区域内所有点的像素值平均值,即为MSE相似度: 假设待滤波点在原始图像中坐标为A(x,y),那么该点在积分图中坐标为A(x+half_ksize,y+half_ksize),从而在积分图中得到以点A为中心的邻域块,其4个顶点坐标分别为P1...
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)算法的积分图加速原理与C++实现 1. 使用CUDA并行计算内两层循环 由上篇文章,我们知道使用积分图加速的计算顺序是:外两层循环是搜索窗口循环,内两层循环是原图像循环。 for搜索窗口的每一行{for搜索窗口的每一列//在这一层循环确定了所有搜...
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非局部均值滤波代码,可在MATLAB上运行。已经调测。内含测试图片,方便快捷,下载即可用。非局部均值滤波代码。 (0)踩踩(0) 所需:3积分 使用python编写,基于Django和clean-blog 2025-02-21 16:29:06 积分:1 基于Django开发的宠物乐园项目 毕业设计.zip ...
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。
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。
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,权重服从高斯分布。区别在于:高斯滤波使用当前滤波点与矩形窗口内其它点的空间欧式距离来计算权重,距离越近权重越大;而非局部均值滤波则使用当前滤波点的邻域块与矩形窗口内其它点的邻域块...
非局部均值滤波(NL-means)算法的积分图加速原理与C++实现 1. 使用CUDA并行计算内两层循环 由上篇文章,我们知道使用积分图加速的计算顺序是:外两层循环是搜索窗口循环,内两层循环是原图像循环。 for搜索窗口的每一行 {for搜索窗口的每一列//在这一层循环确定了所有搜索窗口中相同偏移位置的点{for原图像的每一行...