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 ...

非局部均值去噪（NL-means）一文介绍了NL-means基本算法，同时指出了该算法效率低的问题，本文将使用积分图像技术对该算法进行加速。 假设图像共像个素点，搜索窗口大小，领域窗口大小， 计算两个矩形邻域间相似度的时间为，对于每个像素点需要计算它与搜索窗口内个像素间的相似度 ...

Non-Local Means 非局部均值去噪滤 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 ...

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non-local Means(非局部均值)降噪算法及快速算法原理与 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 ...

如题，比opencv自带的实现效果好 ...

　　图像非局部均值滤波的原理和空间局部滤波不相同，局部空间滤波实质上是在频域上对图像进行滤波处理，而非局部均值滤波利用了噪声的非相关的特性。如下图所示，在一幅图像中，具有相同像素的图像块是很多的，而其中的噪声是不相关的。 我们假设无噪声像素块为f(x,y)，加性噪声为n(x,y)，那么加噪后 ...

简介：聚类属于无监督学习，相比于分类，聚类不依赖预定义的类和类标号的训练实例。本文首先介绍聚类的基础——距离与相异度，然后介绍一种常见的聚类算法——k均值和k中心点聚类。 一：相异度计算： 在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度 ...