三幅图像依次是含噪声原图,原始NL-means算法去噪结果、使用积分图像加速的NL-means算法去噪结果。对于256*256的lena图,原始算法耗时 36.251389s,使用积分图像加速的算法耗时 4.647372s。 当然,对于Matlab而言,若充分利用它的函数和矩阵操作,可进一步在编程上加速: function DenoisedImg=fastNLmeans2(I,ds,Ds,h) I=d...
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...
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...
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);...
1. 非局部均值 文章对非局部均值(NL-Means)图像去噪算法进行了改进,提出一种定量估计算法滤波参数最优值的方法,由噪声图像估计噪声方差… d.wanfangdata.com.cn|基于6个网页 2. 非局部平均 ...图像数据恢复巧妙地融合,提出一种投影数据恢复导引的非局部平均(NL-means)低剂量CT重建方法.首先通过非线性Anscombe …...
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...
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"`...
fastNIMeansDenosing介绍 微卡智享 NL-Means的全称是:Non-Local Means,又称做非局部平均去燥,是利用了整幅图进行了去燥,所以相对来说,运行时消耗的时间也会更多。 耗时对比 Debug模式下耗时:39074.4毫秒,足足接近了40秒 Release模式下耗时:576.84毫秒,不到1秒 ...
skimage.restoration.denoise_nl_means(image, patch_size=7, patch_distance=11, h=0.1, multichannel=False, fast_mode=True, sigma=0.0, *, preserve_range=False, channel_axis=None) 对2D-4D 灰度或 RGB 图像执行非局部方法去噪。 参数: image:2D 或 3D ndarray ...