两个算法的PSNR比较 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...
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,每处理一个像素点时,都要...
计算权重、权重和、像素值加权和的核函数代码: __global__voidNLmeansKernel_tex(float*v,float*St,intt1,intt2,intDs,intds,floatd2,floath2,intm,intn,intn1,float*sweight,float*average){int
2. 快速NL-means算法主体函数代码 voidfastNLmeans(Matsrc,Mat&dst,intds,intDs,floath){Matsrc_tmp;src.convertTo(src_tmp,CV_32F);intm=src_tmp.rows;intn=src_tmp.cols;intboardSize=Ds+ds+1;Matsrc_board;copyMakeBorder(src_tmp,src_board,boardSize,boardSize,boardSize,boardSize,BORDER_REFLECT);...
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。
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...
nlmeans是一种常用的线性模型后向逐步回归方法,可用于拟合线性模型并逐步添加或删除特征。下面是nlmeans的参数介绍: 1. `method`:指定拟合线性模型的方法,常用的有`"lrt"`(逻辑回归)、`"plsr"`(偏最小二乘回归)和`"omp"`(正交最大似然法)等。 2. `family`:指定响应变量的分布类型,常用的有`"gaussian"`...
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Fast NLM-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...
你遇到的错误提示 ModuleNotFoundError: No module named 'skimage.restoration._nl_means_denoising' 显示模块名称中有一个小错误。正确的模块名称应该是 skimage.restoration.nl_means_denoising 而不是 skimage.restoration._nl_means_denoising。注意,模块名称中不应该有下划线 _ 开头。 确认scikit-image库是否已经正...
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-...