Non-local means的理解

最新推荐文章于 2021-08-11 19:32:37 发布
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分类专栏： 图像平滑 文章标签： 图像平滑 non-local means
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Non-local means是一种图像去噪方法，通过计算像素点之间的相似度进行平滑处理。它基于像素点与全图的相似度，相似度越高，对其平滑影响越大。算法以像素为中心，选取领域，计算高斯加权的欧式距离作为相似度，并用高斯分布归一化。通过遍历图像，计算每个点的权值并归一化，最终得到去噪后的像素值。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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

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非局部均值去噪（NL-means）
xiaoluo91的专栏
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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：...
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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...
non-local Means(非局部均值)降噪算法及快速算法原理与实现
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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 Filter：用于图像去噪的非局部均值滤波器-matlab开发
06-01
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non-local means denoising 程序
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03-14
非局部均值滤波的外文文献，特别适合于核磁共振方面的人才学习。
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Dylan的博客
07-28 7172
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Non Local Means-块匹配MATLAB和GPU实现
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