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 ...

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 ...

這篇文章寫的非常好，確定要~認真~慎重~的轉載了，具體請關注本文編輯作者：http://wenhuix.github.io/research/denoise.html 我不會告訴你這里的代碼都是f ...

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 ...

如題，比opencv自帶的實現效果好 ...

　　圖像非局部均值濾波的原理和空間局部濾波不相同，局部空間濾波實質上是在頻域上對圖像進行濾波處理，而非局部均值濾波利用了噪聲的非相關的特性。如下圖所示，在一幅圖像中，具有相同像素的圖像塊是很多的，而其中的噪聲是不相關的。 我們假設無噪聲像素塊為f(x,y)，加性噪聲為n(x,y)，那么加噪后 ...

簡介：聚類屬於無監督學習，相比於分類，聚類不依賴預定義的類和類標號的訓練實例。本文首先介紹聚類的基礎——距離與相異度，然后介紹一種常見的聚類算法——k均值和k中心點聚類。 一：相異度計算： 在正式討論聚類前，我們要先弄清楚一個問題：如何定量計算兩個可比較元素間的相異度。用通俗的話說，相異度 ...