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
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...
上图的实验结果显示把non-local块嵌入到I3D模型中同样可以提高模型的表现。non-local操作和3D卷积操作是互补的,3D卷积操作捕获局部依赖...Non-localNeuralNetworks基于non-localmeans的思想捕获远程依赖,提高了视频分类和图片分类的分类精度。 Motivation捕获远程依赖性在深度神经网络中 ...
在空域降噪的算法中,Non_local means是一种性能优良的算法,特别是基于Non_local means的邻域自适应算法简称ANL算法[3],这种算法降噪效果很好。借鉴ANL算法的思想,本文利用区域的相似程度进行运动检测,使运动检测的结果更准确。 假设被噪声污染的图像为,则滤波之后的图像表示为NL[v](x),对于每一个像素x,通过计算其...