因为操作都是仅局限于Kernel内的。 而Non Local Mean算法是非局部的。但是我觉得在具体实现上,NLM也应该是local的,但是Non local ≠ global嘛,所以可以理解。 NLM的算法思想是通过利用图片中的所有信息,来对图像像素进行某种确定方式的相似度加权平均。 NLM通过在图像块中进行搜索,通过计算滑动窗口与指定窗口的欧氏距...
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,都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题,实现的时候,会设定两个固定大小的窗口:搜索窗口 和邻域窗口 。邻域窗口在搜索窗口...
非局部均值滤波(Non Local Means)算法其出发点是——在同一幅图像中对具有相同性质的区域进行分类并加权平均得到的图片,应该降噪效果也会越好。意味着它使用的是图像中的所有像素(实际上为了节省计算量,是一个搜索窗口区间内的所有像素),这些像素根据某种相似度进行加权平均。与双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息...
具体的non-local operation是受到计算机视觉中经典的非局部平均操作(non-localmean operation)启发,如下图所示,non-local operations在计算某个位置Xi Xi 的响应时,是考虑所有位置features的加权——所有位置可以是空间的,时间的,时空的,这意味着non-localoperations适用于图像、序列和视频问题。 那么利用non-local opera...
具体的 non-local operation是受到计算机视觉中经典的非局部平均操作(non-localmean operation)启发,如下图所示,non-local operations在计算某个位置Xi Xi 的响应时,是考虑所有位置features的加权——所有位置可以是空间的,时间的,时空的,这意味着non-localoperations适用于图像、序列和视频问题。
nonNegativeMod计算出什么 nonlocal mean 非局部均值去噪(NL-means) 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。
具体的 non-local operation是受到计算机视觉中经典的非局部平均操作(non-localmean operation)启发,如下图所示,non-local operations在计算某个位置Xi Xi 的响应时,是考虑所有位置features的加权——所有位置可以是空间的,时间的,时空的,这意味着non-localoperations适用于图像、序列和视频问题。
感觉这篇算视觉领域引入attention的先例了,主要的工作就是介绍了什么是non-local,non-local的技术细节,以及non-local在具体任务中的实现。 什么是non-local? 这篇文章是受到non-local mean算法的启发,定义了一个non-local operation,原文中定义是这样的:
Non-local Mean 图片.png 相似结构上的平均, 这个基于噪声是加性的, 如果是加性噪声, 我们可以用不同region进行平均, 也可以用相同region不同时间进行平均, 这就是spatial denoise和 temporal denoise的差别 NML也是基于这样的理论, 我们总是在平均相同的像素, 而噪声是个随机变量, 于是噪声以N的...
will discuss in the next, self-attention can be viewed as a form of the non-local mean [4], and in this sense our work bridges self-attention for machine translation to the more general class of non-local filtering operatio...