非局部均值 non local mean

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非局部均值去噪是一种先进的空域滤波技术，它利用自然图像的冗余特性，通过计算图像中相似结构的像素点进行加权平均，有效去除噪声。该方法以每个像素为中心选取子块，并通过高斯加权欧氏距离计算权重。

    非局部均值去噪是空域滤波的一个重大突破，它利用自然图像的冗余，基本思想是：当前像素点的灰度值与图像中所有与其结构相似的像素点加权平均得到。如何衡量结构相似的像素点，也即如何确定权值系数？其做法是：对于每一个像素点的权值，采用以该像素点为中心的图像子块（7*7）或（9*9）与当前像素点为中心的子块之间的高斯加权欧氏距离来计算。

    参考：

    http://www.ceremade.dauphine.fr/~peyre/matlab/graph/content.html

         http://shijuanfeng.blogbus.com/logs/221433712.html

       A. Buades, B. Coll, J.M. Morel “A non local algorithm for image denoising” IEEE Computer Vision and Pattern Recognition 2005, Vol 2, pp: 60-65, 2005.

Python，OpenCV中的非局部均值去噪（Non-Local Means Denoising）
qq_40985985的博客
08-07 2580
这篇博客将介绍不同的计算摄影技术——非局部均值去噪（Non-Local MeansDenoising），以去除图像中的噪声。OpenCV提供了4个方法实现该算法； cv2.FastNLMeansDeoising() 适用于单个灰度图像、cv2.FastNLMeansDeoisingColor() 用于彩色图像、 cv2.fastNlMeansDenoisingMulti() 连续多帧图像（灰度图）、 cv2.fastNlMeansDenoisingColoredMulti() 连续多帧图像彩色图。
非局部均值去噪（NL-means）
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xiaoluo91的专栏
09-06 4万+
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域结构的像素加权平均得到。理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定两个固定大小的窗口：...
Non-Local-Means:非局部均值去噪算法
05-09
非本地手段 介绍 在这个项目中，我以幼稚的方式并使用积分图像实现了非局部均值过滤。 这些文件中都对这两种方法进行了解释： 非本地均值降噪 用于块匹配的积分图像 描述 非局部均值算法用于去除图像中的噪点。 我们输入了三件事： 我们要去噪的图像 大小为kxk的内核 wxw大小的窗口 对于图像中的每个像素（我们将要去噪），我们将窗口围绕其居中，通常，该窗口是相当大的，但出于性能方面的考虑，当然不如整个图像大。 然后，对于窗口中的每个像素，我们滑动一个补丁（通常为3x3或5x5），我们要去噪的像素将是图像补丁上的加权和。 整体影像改善 如果我们使用积分图像，则可以加快计算速度。 伦敦大学学院图像处理课程中的Lourdes Agapito教授的图像幻灯片 由于以下公式，我们可以加快计算速度： 图片摘自Wikipedia（ ） 如何使用代码 只需打开Matlab并为完整的图像实现运行nonL
Non-local means的理解
jugexiaolizi的博客
12-05 1466
首先对于图像，我们设，其中是观察值，是真实值，是像素点的噪声扰动，和独立同分布。 虽然不同的去除噪声的方法都在强调他们之间的不同，但是有一个共同点，去除噪声要通过平均实现。 给你一个带噪声的图像 ，代表点的位置，代表图像中各个点位置的集合，代表位置的像素值。 是权值，代表的是像素点和像素点的相似度，越相似，值越大，但是且。 表示，对这个图像的第点进行non-local means ，他...
non-local Means(非局部均值)降噪算法及快速算法原理与实现
满城风絮
10-25 4万+
Non-Local Means算法原理： 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权的效果越好的现象，那么在同
非局部均值（Non Local Mean）【GLSL】
ShaderJoy 的兴趣技术杂货铺
03-06 2875
原理介绍： 请参考这篇博文——https://blog.youkuaiyun.com/panda1234lee/article/details/88016834 代码及详细注释： //#version 120 uniform sampler2D iChannel0; const vec2 iResolution = vec2(512., 512.); const vec2 inv_res = vec...
Non_Local_Means.zip_Non Local Mean_non local_图像非局部均值滤波_非局部均值_非局部
07-14
非局部均值滤波是一种在图像处理领域广泛应用的去噪技术，它主要针对的是图像的局部相似性。这种滤波方法是由巴洛斯（Barron）、托瓦尔森（Taubman）和马尔（Maragos）在2005年提出的，其基本思想是利用图像中的非...
精选资源
Non-Local Means Filter：用于图像去噪的非局部均值滤波器-matlab开发
06-01
非局部均值滤波器（Non-Local Means Filter，NLMEANS）是一种高效的图像去噪算法，由Buades、Coll和Morel在2005年提出。它基于图像中的像素具有非局部相似性的假设，即即使相隔较远的像素也可能在结构上相似。这种...
非局部均值滤波（NON-LOCAL-mean)/注意力机制
xx_xjm的博客
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非局部均值滤波
Non-Local Means（非局部均值滤波）
知与谁i的博客
12-30 8692
Non-Local Means，指的是非局部均值滤波；与局部均值滤波（在目标区域周围平滑取值）相对比，意味着NLM要使用图像中的所有（all pixel）像素。 提出：        我们发现，对于图像块来说，相似图像并不仅限于局部，图像的长边缘，纹理结构都是相似的；自然图像中含有丰富的重复冗余信息，所以可以采用描述图像结构特征的图像块在整个图像中寻找相似块。 原因：        在同一...
图像去噪方法分析比较（BLS GSM, BM3D, Nonlocal Means）
10-24
当前最成功的三种图像去噪方法Matlab运行程序比较，包括著名的BLS-GSM，Non local means以及BM3D(Block Matching 3D)方法。运行目录下的Denoising_Demo.m即可得到结果。
非局部均值滤波
06-02
基于matlab编写的非局部均值滤波（for）的SAR图像去斑算法
非局部均值 图像去噪(matlab)
03-02
非局部均值，图像去噪，matlab程序，可直接运行，有点慢
非局部均值算法
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一个关于图像去噪的综述性论文，此论文中还提出了NLM算法，即非局部均值算法。
图像处理之Non-Local Means（NM） 非局部均值
qq_26460507的博客
04-21 1万+
非局部均值去噪是空域滤波的一个重大突破，它利用自然图像的冗余，基本思想是：当前像素点的灰度值与图像中所有与其结构相似的像素点加权平均得到。如何衡量结构相似的像素点，也即如何确定权值系数？其做法是：对于每一个像素点的权值，采用以该像素点为中心的图像子块（7*7）或（9*9）与当前像素点为中心的子块之间的高斯加权欧氏距离来计算。 参考：     http://www.ceremade.da
非局部均值
yuhongbei的博客
04-28 306
好！ https://www.cnblogs.com/xwh-blogs/p/12677453.html
NML（Non-Local Mean）非局部平均算法 完全解析与积分图加速 （附代码）
Dylan的博客
07-28 7382
最近开始学习在Denoise方面的内容，在这方面比较重要的传统算法当然是BM3D这种到目前比较
Non local means图像去噪算法及其实现
lemonHe的博客
07-18 1万+
论文原文：A non-local algorithm for image denoising 该文章2005由Buades等人发表在CVPR上，对于single-image denoise来说，当时基本上是state-of-the-art。 去噪属于图像复原的范畴，通常使用滤波来实现，并且往往是低通（平滑噪声）滤波器。对于单帧图像去噪，使用空间邻域像素来处理，对于多帧图像去噪，则可以考虑时空域...
Non-Local Means 非局部均值去噪滤波
攻城狮凌风
07-14 1万+
        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，它的目的是使用与当前点纹理类似的区域，对当...
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