一.算法原理 我个人认为,Non-Local Means(以下简称为NLM)是双边算法的进阶版,双边是像素为单位计算权重的,而NLM是以块为单位计算权重的,NLM比双边优越的地方在于,以块为单位的匹配方式充分考虑了图像的相似性,对于一些有规律的纹理可以起到比较好的降噪效果。 从最简单的开始,先说明一下参考块、搜索块和匹配块的...
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离,从而它们之间的相似程度,从而确定...
Non-local Meas滤波算法已广泛用于各种图像去噪领域,如医学、电子信号学等,其算法对于图像去噪的中心思想是利用图像的区域相似性实现对于噪声密度较高的区域进行去噪和修复,但传统的Non-local Meas算法在平滑参数的选择上具有固定性,而InSAR干涉图像上噪声具有不...
图8显示的效果中没有出现噪声成团的现象,这个和权重的计算方式有关,按块做的这种算法相当于一个空域权重全为1的双边滤波,所以如果只取中心点像素,不如就直接使用双边滤波。 此外,分析一下按像素做的特点,按照上篇《Non-Local Means(上)》公式(1)它把窗口内的差值做了求和,这一步其实是会让一些比较大的孤立噪...
Non-Local Means算法原理: Non-Local Means顾名思义,这是一种非局部平均算法。何为局部平均滤波算法呢?那是在一个目标像素周围区域平滑取均值的方法,所以非局部均值滤波就意味着它使用图像中的所有像素,这些像素根据某种相似度进行加权平均。滤波后图像清晰度高,而且不丢失细节。
从直观上对4种滤波结果进行对比可以看出,自适应中值滤波的效果最差,这是由于原始干涉图上噪声密度过大,而自适应中值滤波无法在噪声密度过大的情况下保持原有的滤波效果,导致图像碎片化严重;传统Non-local Means算法优于自适应中值滤波,特别是在干涉图中心,噪声密度最大处;传统Non-local Means算法去噪效果要优于Goldste...
这是l2 范数的意思
Non-local操作是早期self-attention在视觉任务上的尝试,核心在于依照相似度加权其它特征对当前特征进行增强,实现方式十分简洁,为后续的很多相关研究提供了参考 来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Non-local Neural Networks 论文地址:https://arxiv.org/abs/1711.07971 ...
基于Non_local means的时空联合视频降噪算法
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