[论文笔记]Non-local Neural Networks

启发：图像处理之Non-Local Means（NM） 非局部均值

1、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。（解释一下nlm吧，就是图片去燥，如果我有100张图片都有加性高斯噪声，把他们加起来，噪声就被去掉了。）

2、

参考

参考2