传统的高斯滤波,均值滤波,为局部滤波,即对周围邻域的点加权生成当前点,加权因子反应出周围点对当前点的影响,这些加权因子基于某种理论获得,如高斯滤波基于低通,均值滤波认为点与点之间的影响是均匀的。 1.经典的Non-Local Means 滤波 Non-local Means 非局部均值去噪滤波可以视为局部均值滤波的特例,它的目的是使用与...
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。 非局部均值滤波由Baudes提出,其出发点应该是借鉴了越多幅图像加...
PSNR值方面,改进的Non-local Means算法高于其他3种滤波方法,反映出改进算法具有更高的峰值信噪比,而残差点个数减少程度变化较大,改进的Non-local Means滤波算法得到的结果相对于原始干涉图减少了92.5%的残差点,远低于其他3种滤波处理后的残差点个数。
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...
Non-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-Local Neural Network和Non-Local Means非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。下面就先来学习一下Non-Local Means非局部均值去燥滤波的相关知识。 均值滤波 均值滤波,也就是计算每一个像素点周围像素点(包括该点)的平均值,作为该像素点滤波之后的值。
1.2 改进的自适应Non-local Means滤波算法 由于滤波平滑参数的固定性,传统Non-local Means滤波算法无法适应InSAR干涉图噪声分布不均衡的特性,当平滑参数设置较大时,干涉图噪声密度低的区域细节纹理丢失,反之,干涉图噪声高的区域则去噪效果不明显,最终导致整幅...
Non-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-Local Neural Network和Non-Local Means非局部均值去噪滤波有点相似。普通的滤波都是3×3的卷积核,然后在整个图片上进行移动,处理的是3×3局部的信息。Non-Local Means操作则是结合了一个比较大的搜索范围,并进行加权。
Non-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-Local Neural Network和Non-Local Means非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。普通的滤波都是3×3的卷积核,然后在整个图片上进行移动,处理的是3×3局部的信息。Non-Local Means操作则是结合了一个比较大的搜索范围,并进行加权。
Non-Local是王小龙在CVPR2018年提出的一个自注意力模型。Non-Local NN和Non-Local Means非局部均值去燥滤波有点相似的感觉。普通的滤波都是3×3的卷积核,然后在整个图片上进行移动,处理的是3×3局部的信息。Non-Local Means操作则是结合了一个比较大的搜索范围,并进行加权。 ...
非局部均值(non-local means)是经典滤波算法,通过计算图像中所有像素的加权平均值实现过滤。 它的目的是使用与当前点纹理类似的区域,对当前点加权。也即加权因子,是基于被加权点与当前点的邻域的相似性产生,该算法首先选取两个window,分别为相似窗和搜索窗,相似窗被选取用于比较两个像素的相似性,搜索窗被选择用于确...