BM3D算法总共有两大步骤,分为基础估计(Step1)和最终估计(Step2): 在这两大步中,分别又有三小步:相似块分组(Grouping),协同滤波(Collaborative Filtering)和聚合(Aggregation)。上面的算法流程图已经比较好地将这一过程表示出来了,只需要稍加解释。 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...
NLmeans(A)=∑w(A,B)∗I(B) w(A,B)=1sume−MSE(A,B)h2sum=∑e−MSE(A,B)h2 下面是一张对于Non-local实现原理描述更加清晰的流程图,黄色的代表q,橘色的代表k,绿色的代表v 图源:CV中的Attention机制】Non-Local Network的理解与实现 Non-local Block的原理和Self-attention的原理几乎是一模一样...
基于变换域的非局部均值图像去噪方法分析-analysis of non-local mean image denoising method based on transform domain.docx,Abstract Title: NON-LOCAL MEANS IMAGE DENOISING METHOD BASED ON TRANSFORM DOMAIN RESEARCHMajor: Control Theory and Control Engineering