非局部均值去噪（NL-means）
非局部均值（NL-means）是近年來提出的一項新型的去噪技術。該方法充分利用了圖像中的冗余信息，在去噪的同時能最大程度地保持圖像的細節特征。基本思想是：當前像素的估計值由圖像中與它具有相似鄰域結構的像素加權平均得到。 理論上，該算法需要在整個圖像范圍內判斷像素間的相似度，也就是說，每處理一個 ...
原文：談談快速非局部去噪算法
圖像去噪是一個經典的課題。然而，對於真實數碼照片，要想達到良好的去噪效果，且非易事。尤其是對於手機拍攝的照片，更是如此。如果你在光線不好的環境下，用手機前置攝像頭拍照，往往會有很多的噪聲。 我們可以在任何一本關於數字圖像處理的教材上找到多種圖像去噪的方法。但是，這些經典的方法，對於真實圖像去噪的效果很不好。這些方法都會讓圖像變得模糊而導致很差的視覺效果。盡管用雙邊濾波可以達到較高的信噪比，但是其 ...
2013-06-11 21:52 3 6892 推薦指數：
相關推薦
Non-Local Means 非局部均值去噪濾波
Non-Local Means 非局部均值去噪濾 傳統的高斯濾波，均值濾波，為局部濾波，即對周圍鄰域的點加權生成當前點，加權因子反應出周圍點對當前點的影響，這些加權因子基於某種理論獲得，如高斯濾波基於低通，均值濾波認為點與點之間的影響是均勻的。 1.經典的Non-Local Means ...
積分圖像的應用（二）：非局部均值去噪（NL-means）
非局部均值去噪（NL-means）一文介紹了NL-means基本算法，同時指出了該算法效率低的問題，本文將使用積分圖像技術對該算法進行加速。 假設圖像共像個素點，搜索窗口大小，領域窗口大小， 計算兩個矩形鄰域間相似度的時間為，對於每個像素點需要計算它與搜索窗口內個像素間的相似度 ...
non-local Means(非局部均值)降噪算法及快速算法原理與實現
non-local Means(非局部均值)降噪算法及快速算法原理與 Non-Local Means算法原理：Non-Local Means顧名思義，這是一種非局部平均算法。何為局部平均濾波算法呢？那是在一個目標像素周圍區域平滑取均值的方法，所以非局部均值濾波就意味着它使用圖像中的所有像素 ...
非局部均值濾波算法的python實現
如題，比opencv自帶的實現效果好 ...
基於局部均方差相關信息的圖像去噪及其在實時磨皮美容算法中的應用。
在1979年Lee發表的論文《Lee Filter Digital Image Enhancement and Noise Filtering by Use of Local Statistics》中，提出了基於局部信息去除加性噪音、乘性噪音及加性乘性混合噪音的方法，經過仔細的學習 ...
快速圖像去噪
目錄 Fast Burst Images Denoising Abstract 1. Introduction 2. Related Work ...
python去噪算法
《programming computer vision with python 》中denoise 算法有誤，從網上好了可用的代碼貼上，以便以后使用。 書中錯誤的代碼： 網上可用的代碼： 測試代碼： ...