总所周知,很多的简单的降噪算法,都是单Kernel的,例如,均值滤波、中值滤波等,都是使用一个固定的Kernel对图像进行一个滤波操作。这种算法被称之为 局部算法。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。
非局部均值(Nonlocal-Mean) 转载自网站:http://www.cnblogs.com/luo-peng/p/4785922.html 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...
最终的y是通过响应因子C(x) 进行标准化处理以后得到的 理解:与Non local mean相比,就很容易理解,i 代表的是当前位置的响应,j 代表全局响应,通过加权得到一个非局部的响应值。 Non-Local的优点是什么? 提出的non-local operations通过计算任意两个位置之间的交互直接捕捉远程依赖,而不用局限于相邻点,其相当于构造...
理解:与Non local mean相比,就很容易理解,i 代表的是当前位置的响应,j 代表全局响应,通过加权得到一个非局部的响应值。 Non-Local的优点是什么? 提出的non-local operations通过计算任意两个位置之间的交互直接捕捉远程依赖,而不用局限于相邻点,其相当于构造了一个和特征图谱尺寸一样大的卷积核, 从而可以维持更多...
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...
来看下 non-local mean 的计算,v是一张含噪声的图片,对于像素i,w(i,j)计算了像素i和图片中每个像素j的相似度,然后进行归一化使得∑jw(i,j)=1,对了,不用怀疑,就是注意力机制:套用 self-attention 里面的表示,i是query, j是key,v(j)是value。所以说,很多东西都是相通的。 既然已经有了non-local mean...
理解:与Non local mean相比,就很容易理解,i代表的是当前位置的响应,j代表全局响应,通过加权得到一个非局部的响应值。 Non-Local的优点是什么? 提出的non-local operations通过计算任意两个位置之间的交互直接捕捉远程依赖,而不用局限于相邻点,其相当于构造了一个和特征图谱尺寸一样大的卷积核, 从而可以维持更多信息...
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。
Non-local mean (NLM) filtering has been broadly used for denoising of natural and medical images. The NLM filter relies on the redundant information, in the form of repeated patterns/textures, in the target image to discriminate the underlying structures/signals from noise. In PET (or SPECT) ...
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...