1. 非局部均值滤波 非局部均值滤波(Non-Local Means,NL-Means)是一种非线性的图像去噪算法。它基于图像中的像素具有相似结构这一假设,利用图像的全局信息来对图像进行去噪。 1.1 全局算法 VS 局部算法 非局部均值滤波在计算每个像素点的估计值时,会考虑图像中所有与该像素点具有相似邻域结构的像素点。因此,非局部...
1. 非局部均值滤波 非局部均值滤波(Non-Local Means,NL-Means)是一种非线性的图像去噪算法。它基于图像中的像素具有相似结构这一假设,利用图像的全局信息来对图像进行去噪。 1.1 全局算法 VS 局部算法 非局部均值滤波在计算每个像素点的估计值时,会考虑图像中所有与该像素点具有相似邻域结构的像素点。因此,非局部...
Fast Non-Local MeansDenoising (FNLMD),论文为 Mahmoudi, Mona, and Guillermo Sapiro. “Fast image and video denoising via nonlocal means of similar neighborhoods.” IEEE signal processing letters 12.12(2005): 839–842.和 NL-Means的全称是:Non-Local Means,直译过来是非局部平均,在2005年由Baudes提出...
上图中右边为使用fastNlMeansDenoising去燥后的效果,可以看出来,整张图片的清晰度和原图基本无变化 ,标红框的地方可以看到平滑了好多。如果使用高斯或是中值滤波,图像会变的模糊些。 fastNIMeansDenosing介绍 微卡智享 NL-Means的全称是:Non-Local Means,又称做非局部平均去燥,是利用了整幅图进行了去燥,所以相对...
NL-Means的全称是:Non-Local Means,直译过来是非局部平均,该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是,它利用了整幅图像来进行去噪,以图像块为单位在图像中寻找相似区域,再对这些区域求平均,能够比较好地去掉图像中存在的高斯噪声。这种算法比较耗...
NL-Means的全称是:Non-Local Means,又称做非局部平均去燥,是利用了整幅图进行了去燥,所以相对来说,运行时消耗的时间也会更多。 耗时对比 Debug模式下耗时:39074.4毫秒,足足接近了40秒 Release模式下耗时:576.84毫秒,不到1秒 (还是那句话Release模式要比Debug快N倍) ...
Non-Local Means顾名思义,这是一种非局部平均算法。局部平均就是在像素周围的邻域取均值 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。 它利用了整幅图像进行去噪。即以图像块为单位在图像中寻找相似区域,再对这些区域取平均,较好地滤除...
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(实际上是在一个搜索窗口内的所有像素),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滤波不同,它利用...
OpenCV 去噪函数 fastNlMeansDenoising CV2.fastNlMeansDenoising(非局部平均去噪) L-Means的全称是:Non-Local Means,直译过来是非局部平均,在2005年由Baudes提出,该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声。与常用的双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同的是,它利用了整幅图像来进行去噪,以图像块...
Fast Non-Local MeansDenoising (FNLMD),论文为 Mahmoudi, Mona, and Guillermo Sapiro. “Fast image and video denoising via nonlocal means of similar neighborhoods.” IEEE signal processing letters 12.12(2005): 839–842.和 在这个公式中,w(x,y)是一个权重,表示在原始图像v中,像素x和像素y的相似度...