非局部均值滤波算法（NL-means）今天来学习一下另一类滤波算法：非局部均值滤波算法（NL-means）。非局部均值滤波算法最早于2005年由Buades等人发表在CVPR上，论文原文：A non-local algorithm for image denoising，还有一篇2011年的论文：Non-Local Means Denoising。之后还会继续介绍DCT（离散余弦变换滤波）、TV（
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2024-03-19 19:50:11
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在上一篇文章中，我们讲了使用积分图来加速NL-means算法，虽然运算耗时减少了好多，还是没达到毫秒级。所以本文在积分图加速的基础上，进一步使用CUDA来并行加速，使得耗时减少到毫秒级。使用积分图来加速NL-means算法原理，此处给出链接，不再复述：非局部均值滤波（NL-means）算法的原理与C++实现非局部均值滤波（NL-means）算法的积分图加速原理与C++实现1. 使用CUDA并行计算
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2024-04-25 15:02:34
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? 内容介绍1. 图像去噪概述图像去噪是一项重要的图像处理技术，其目的是去除图像中的噪声，提高图像质量。图像噪声通常是由图像采集、传输或处理过程中引入的。噪声的存在会降低图像的视觉质量，并影响后续的图像处理任务，如图像分割、目标检测和图像识别等。2. 非局部均值NLM滤波算法非局部均值NLM滤波算法是一种有效的图像去噪算法，它利用图像中的相似块之间的相关性来去除噪声。NLM滤波算法的基本思想是：对
1. 简介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，这些像素根据某种相似度进行加权平均。滤波后图像清晰度高，而且不丢失细节。2. 原理该算法使用自然图像中普遍存在的冗余信息来去噪声。与双线性滤波、中值滤波等利用图像局部信息来滤波不同，它利用了整幅图像进行去噪。
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2024-02-27 14:48:29
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文章目录1 均值和非局部均值滤波2 论文【使用新的相似性度量方法做非局部均值滤波】2.1 类相似性度量2.2 参数估计算法2.3 根据非局部上下文信息分类 均值与非局部均值滤波的思想与普通网络和attention网络的思想我认为是一致的，非常像，对我来说认为两者思想一样是一个聚合总结的过程，也许等我了解的更多，我会经历一个发散找到两者不同的过程。 1 均值和非局部均值滤波均值滤波器利用滑窗的方式
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2024-05-16 11:04:09
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其中，均值滤波的核心思路是取每一个像素点邻域的矩形窗口，计算矩形窗口内所有像素点的像素平均值，作为该点滤波之后的像素值。高斯滤波与均值滤波类似，都是计算矩形窗口内所有像素点的像素值加权和，只不过其权重与均值滤波不一样，高斯滤波的权重服从二维正态分布，越靠近窗口中心点（也即当前滤波点），权重越大。本文我们主要讲非局部均值（NL-means）滤波算法的原理与实现。其核心思路与高斯滤波很相似：计算矩形窗
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2024-05-16 10:02:52
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开发运行环境说明： win7 x64、matlab2016、均值滤波、m文件、转成vs2013 cpp dll、cpp调用实例。 qt5.5.1 64位。vs cpp工程为64位。因为matlab2016只提供m文件对应的64位的dll。开发过程中遇到的坑： 1、网上找的matlab均值滤波m文件是有问题的。问题在于它假定输入的3*1的矩阵，注释也不清楚，窗口大小用n表示，数据用array表示，我
在上一篇文章中，我们讲解了非局部均值滤波算法的原理，以及使用C++和Opencv来实现了该算法：非局部均值滤波（NL-means）算法的原理与C++实现我们知道，非局部均值滤波是非常耗时的，这很影响该算法在实际场景中的应用。所以后来有研究人员提出使用积分图来加速该算法，可提升数倍的速度。本文我们将详细讲解该算法的积分图加速原理，并使用C++与Opencv来将其实现。积分图的原理我们之前也讲过，此处
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2024-08-12 15:48:06
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在上一篇文章中，我们讲解了非局部均值滤波算法的原理，以及使用C++和Opencv来实现了该算法：非局部均值滤波（NL-means）算法的原理与C++实现我们知道，非局部均值滤波是非常耗时的，这很影响该算法在实际场景中的应用。所以后来有研究人员提出使用积分图来加速该算法，可提升数倍的速度。本文我们将详细讲解该算法的积分图加速原理，并使用C++与Opencv来将其实现。积分图的原理我们之前也讲过，此处
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2024-08-09 11:37:08
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最近开始学习在Denoise方面的内容，在这方面比较重要的传统算法当然是BM3D这种到目前比较fancy的，效果也是目前最好的算法。但是BM3D的一个致命缺点就是速度很慢，所以BM3D我们以后再说吧，我们先讲一下BM3D算法中的基础，Non Local Mean算法。总所周知，很多的简单的降噪算法，都是单Kernel的，例如，均值滤波、中值滤波等，都是使用一个固定的Kernel对图像进行一个滤波操
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2024-04-29 16:47:28
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一：非局部均值均值滤波：以目标像素点x为中心，对其半径为r的范围内的像素加权求和取平均作为像素点x滤波后的值非局部均值滤波：均值滤波是对目标像素点x范围内的像素点加权求和，但这个权重是人为设定的，一般就是取1，也就是说这个范围内的像素点对中心点x的影响是相同的，这明显不对。那各个像素点对中心点x的权重应该怎么设置呢？非局部均值滤波其实就是计算不同位置像素点对中心点x的影响权重，再进行加和取平均。这
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2024-04-29 19:01:53
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非局部变量初始化议题讨论
这篇文章集中讨论了非局部变量的一些初始化议题，包括非局部变量的定义；非局部变量初始化规则和现实中跨编译单元的初始化顺序依赖的几种解决方案。
文中的内容都源自一些C++书籍（BS的TCPL，Sutter的Exceptional系列），库的源代码和MSDN。
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非线性滤波如果噪声是散粒噪声而不是高斯噪声的时候，用高斯滤波对图像进行模糊，噪声像素不会被去除，只是转换为更为柔和但是仍然可见的散粒。中值滤波MedianFilter是一种典型的非线性滤波技术，基本思想是用像素领域的灰度值的中值代替像素点的灰度值，一些情况下对保留图像边缘细节有效果。 对于斑点噪声和椒盐噪声效果尤其好，不依赖于领域中与典型值差别大的值。中值滤波vs均值滤波优势：消除噪声，保留边缘的
其中，均值滤波的核心思路是取每一个像素点邻域的矩形窗口，计算矩形窗口内所有像素点的像素平均值，作为该点滤波之后的像素值。高斯滤波与均值滤波类似，都是计算矩形窗口内所有像素点的像素值加权和，只不过其权重与均值滤波不一样，高斯滤波的权重服从二维正态分布，越靠近窗口中心点（也即当前滤波点），权重越大。本文我们主要讲非局部均值（NL-means）滤波算法的原理与实现。其核心思路与高斯滤波很相似：计算矩形窗
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2024-03-08 16:53:23
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前言：本篇博客先介绍滤波器滤除噪声，再介绍滤波器复原，侧重于程序的实现。一：三种常见的噪声 二：空间域滤波空间域滤波复原是在已知噪声模型的基础上，对噪声的空间域进行滤波。 空间域滤波复原方法主要包括： 均值滤波器 算术均值滤波器 几何均值滤波器 谐波均值滤波器 逆谐波均值滤波器 顺序统计滤波器 中值滤波器
在图像处理中，对图像的滤波是非常常见的一种运算，我们耳熟能详的高斯滤波，双边滤波，导向滤波，而所有的这些滤波其实都是基于局部的一种线性运算。我们知道，几乎所有的滤波或者局部运算都可以表示成如下的这种形式：其中，，是一个归一化系数，上面这个表达式，也就意味着图像中，像素 的值 等于其邻域 的一个线性组合， 表示的就是邻域像素 对于高斯滤波来说，其 为了简化，一般可以假设 , 可以看成是像素
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2024-08-07 13:50:45
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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，这些像素根据某种相似度进行加权平均。滤波后图像清晰度高，而且不丢失细节。 非局部均值滤波由Baudes提出，其出发点应该是借鉴了越多幅图像加权的效果越好的现象，那么在同一幅图像
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2024-06-05 17:05:38
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# 非局部均值滤波（Non-Local Means Filtering）在OpenCV中的应用
在数字图像处理中，图像降噪是一个重要的任务。许多图像降噪方法在去除噪点的同时，会损失一些细节。非局部均值滤波（Non-Local Means, NLM）是一种有效的图像去噪算法，它通过考虑图像中相似区域的像素值来去除噪声，从而保留细节。这种方法使用了图像中非局部的信息，这也是它名字的由来。
## 什
在图像处理领域，非局部均值（Non-Local Means, NLM）滤波是一种非常有效的去噪技巧。它通过考虑整个图像的相似性来实现图像去噪，从而比局部滤波方法更能保留图像细节。然而，当我在使用 Python 实现非局部均值滤波时，遇到了一些问题。接下来，我将详细记录解决“非局部均值滤波处理 python”的整个过程。
### 问题背景
在进行图像处理时，图像噪声是一个普遍问题，影响了后续的分
NLmeans（非局部均值去噪）非局部均值（NL-means）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。对于NLmeans算法我们会经常看到下面这张图。从这张图中我们可以看出算法的基本原理。图中有p，q1，q2，q3四个像素块，当前像素点的大小是由其他三个像素块的相似性所决定。针对当前点像素，
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2024-07-17 09:02:45
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