【OpenCV 4】图像去噪--非局部均值去噪

最新推荐文章于 2025-07-11 09:31:18 发布
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分类专栏： OpenCV 文章标签： OpenCV 4 图像去噪
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一、编程环境：

OpenCV  4.1.0
IDE Visual Studio 2017 Enterprise (15.9.13)
操作系统 Windows 10 x64 中文专业版 (1903)

二、图像去噪：

图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。

现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响，称为含噪图像或噪声图像。

图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助。

OpenCV中常见的图像去噪声的方法有：

  • 均值去噪声
  • 高斯模糊去噪声
  • 非局部均值去噪声
  • 双边滤波去噪声
  • 形态学去噪声

三、OpenCV 非局部均值去噪函数：

1、OpenCV 4.1.0 中提供了以下几种非局部均值去噪调用方式：

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数字图像处理（入门篇）十六 OpenCV-Python图像去噪之非局部均值去噪
静谧、淡雅
04-23 426
数字图像处理（入门篇）十六 OpenCV-Python图像去噪之非局部均值去噪
Python，OpenCV中的非局部均值去噪（Non-Local Means Denoising）
qq_40985985的博客
08-07 2521
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。
OpenCV 笔记(30)：图像降噪算法——非局部均值滤波
Java与Android技术栈
04-14 2796
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，非局部均值滤波是一种全局算法。那么相对于全局算法的局部算法是什么呢？局部算法...
Opencv之非局部均值去噪
因吉的博客
05-13 1420
想想以往的去噪技术，对于给定的像素点，我们采用了一种相对简单的操作，即：在像素周围采取一个较小的邻域，并使用高斯加权平均值的中位数等，来替换中心元素。不幸的是，这种方法对摄像机和场景的运动并不健壮。   考虑下面的图像，相同颜色的矩形框是相似的。因此，对于给定的一个像素，在其周围获取一个小窗口，在图像中搜索相似的窗口，求所有的窗口的平均值，最后用结果替换该像素。虽然该技术耗时，但是效果是很好滴。
【图像去噪】图像去噪的非局部均值 （NLM） 滤波器研究（Matlab代码实现）
最新发布
weixin_46039719的博客
07-11 939
NLM滤波器的基本思想是，在图像中寻找与当前像素周围区域的像素值相似的像素块，计算这些像素块与当前像素块之间的相似度。通过这些相似度计算权重，以这些块内的像素值作为两个像素点的相似性度量，对像素点进行加权平均，从而去除噪声。NLM（Non-local Means）滤波器是一种经典的图像去噪算法，基于图像中重复的局部结构，通过使用相似像素的加权平均来移除高斯噪声和其它噪声。NLM的核心思想（利用全局冗余性）将持续影响图像复原领域，其与深度学习的协同创新有望解决强噪声下的鲁棒性问题。行百里者，半于九十。
OpenCV4.0进阶（5）图像非局部均值去噪
Apple_Coco的博客
07-11 1188
知识点： 图像去噪声： 图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有： - 均值模糊去噪声 - 高斯模糊去噪声 - 中值滤波去噪声 - 非局部均值去噪声 - 双边滤波去噪声 - 形态学去噪声 均值、高斯、中值去噪在前面几个章节都已经介绍过了，今天主要介绍非局部均值去噪声及其...
非局部均值去噪|xiaoluo91的代码
YJYS_ZHX的博客
01-05 264
本篇文章的理论部分出自这位博主的文章：非局部均值去噪（NL-means） 这位博主还将文章的文档以及代码发布出来：链接: https://pan.baidu.com/s/1G5cURRSauf_G_0kDFE4srg 提取码: be36 由于最近在看自注意力的相关内容，看到了Non local Neural Network这篇论文，论文的主要思路来源于 非局部均值去噪，解决长距离依赖的问题。因为正常情况下，巻积神经网络采用的是局部依赖，小感受野的滑动，得到的是局部信息，而目标整体信息只能通过增加感受野
非局部均值去噪matlab源码
08-14
下载直接可用的非局部均值去噪MATLAB源代码 ，非局部均值是利用空间域相似块进行去噪的一种经典算法
图像处理之图像复原算法：非局部均值去噪：非局部均值去噪算法原理
kkchenjj的博客
07-28 1065
通过上述步骤，我们详细介绍了非局部均值去噪算法的实现过程，包括搜索相似块、计算权重和加权平均去噪。这些步骤共同作用，能够有效地去除图像中的噪声，同时保持图像的细节和结构。在实际应用中，根据图像的特性和噪声的类型，可能需要调整算法的参数，以达到最佳的去噪效果。
opencv 处理图像去噪的几种方法
Hold on 的博客
07-03 2642
在实际使用中，需要根据具体情况调整核尺寸、标准差等参数。：选择一个含有奇数点的窗口，取窗口中像素灰度值的中位数来代替中心像素的值，有效去除椒盐噪声。：适用于消除高斯噪声，通过加权平均邻域内的像素值来计算中心像素的新值。（NLM）：使用图像中的所有像素进行去噪，根据相似度加权平均。：在滤波时同时考虑空间邻近度与像素值相似度，保留边缘信息。：类似于均值滤波，但可以选择是否对结果进行归一化。：使用像素邻域的灰度均值代替该像素的值。：保留高频部分，常用于边缘增强。变量需要先加载一个图像，请注意，上述代码中的。
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
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
非局部均值算法降噪
03-05
非局部均值 降噪算法 matlab code
非局部均值滤波
03-30
非局部均值滤波的效果很好， 应用也越来越广泛， 本文档时用C语言编写， 效果同MATLAB编写效果相同。
Opencv cuda版本+cuda（五）NLM 非局部均值去噪
qq_43616651的博客
12-04 976
非局部均值去噪（Non-Local Means，简称NLM）是一种用于图像处理的去噪算法，特别适用于去除图像中的高斯噪声。它的核心思想是考虑图像中的每个像素，并将其与图像中其他位置的相似区域进行比较。不同于传统的局部去噪方法，NLM算法利用了图像中更广泛区域的信息，从而更好地保持了图像的细节和结构。
【图像去噪】基于非局部均值滤波实现图像去噪，MS附Matlab代码
m0_57702748的博客
05-16 1020
图像去噪是图像处理领域中的一个重要课题，其目的是去除图像中的噪声，恢复原始图像的细节信息。非局部均值滤波 (Non-Local Means, NLM) 是一种基于图像块相似性的去噪算法，它利用图像中具有相似纹理的区域来抑制噪声。本文将详细介绍非局部均值滤波的原理、实现步骤以及在实际应用中的优势和局限性，并提供相应的 MATLAB 代码示例。1. 概述图像噪声是图像采集、传输和存储过程中不可避免的干扰，它会降低图像的质量，影响后续的图像处理和分析。常见的图像噪声类型包括高斯噪声、椒盐噪声、泊松噪声等。
OpenCV4图像处理--图像噪声
Mzcc_bbms的博客
10-26 681
图像噪声图像噪声图像去噪 图像噪声 噪声类型 椒盐噪声、高斯噪声、其他噪声 噪声生成 （1）生成椒盐噪声：利用RNG 随机产生坐标点位置，然后对src相应的位置赋黑色的或者白色的像素值 API: RNG //RNG int uniform(int a, int b); //salt and pepper RNG rng(12345); int h = src.rows; int w = src.cols; int nums = 10000; for (int i = 0; i &l
非局部均值去噪（NL-means）
richer_live的博客
09-22 385
非局部均值去燥
opencv编写均值滤波_非局部均值（Non Local Mean）滤镜特效【GLSL】
weixin_39930252的博客
12-30 631
实际效果对比：原图NLM 滤波效果图(在我机器上瞬时的 fps 达到了 205 左右)：NLM 滤镜效果算法原理简介：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...
如何使用OpenCV实现图像去噪和清晰化
6. 非局部均值去噪（Non-local means denoising）：这是一种先进的去噪技术，它通过考虑整个图像区域而非局部区域内的像素相似性，能有效去除各种类型的噪声，包括高斯噪声。 在使用OpenCV进行去噪操作时，通常会...
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