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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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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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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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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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，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定
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2023-10-26 15:44:12
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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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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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零基础学习编程，和学习任何一门实用技能都同样需要经历3个阶段：理解->模仿->应用正如我们在婴儿时期学习说话的时候，最初是看着图片理解文字的含义，然后是模仿父母的发音，逐渐才能学会表达自己的想法。学习编程也是一样。下面展开来说，分享一些经验。Step 1 : 理解在入门一个领域的时候，最需要的是先了解这个领域的常识，一本好的入门书可以帮到你。遗憾的是，当你翻开大多数编程教程，看到的都是
12 均值的假设检验标签： 机器学习与数据挖掘 （此篇的R代码对应本系列的《12 R语言手册（第五站 单变量分析）》）1.假设检验基本概念 假设检验是指使用样本中的证据来断言总体参数值的过程。针对参数值，精心设计了两种矛盾的声明或假设。具体如下：零假设是原假设，表示参数值已经假定的内容。另一种假设或研究假设表示参数值的另一个断言。 两种可能的结论是 拒绝 和 不拒绝 。刑事审判是一种假设
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
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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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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概述 Java号称一切皆为对象，此话不假，但是尚需知道Java中的对象分两种类型：基本类型和非基本类型。 基本类型 基本类型就是那些最常用的类型，例如：boolean/char/byte/short/int/long/float/double，这些类型有个特点，就是变量直接存储值。举个栗子：int num=100;，变量num中存储的值就是100。 非基本类型 那啥是非基本类型呢，从
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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几种经典的滤波算法1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法） A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断：  
1.局部算子分类： 1）基于分布的算子：使用直方图表现不同的外观或形状特2）空间频率技术：傅立叶变换和盖伯变换3）微分算子：
2.局部特征建立依赖的空间1）归一化的Laplacian尺度空间2) Difference of Gaussian3. 局部区域检测算法1）Harris points 旋转不变量 特征
最近有网友问能不能写一下LMS滤波算法的FPGA实现，当然可以，因为去年我就已经做过LMS滤波算法的FPGA实现，只是一直没有讲。 小朋友，你是否有很多问号 本文简单阐述LMS算法的原理，更细节的内容知乎上有人介绍，然后讲LMS算法的FPGA实现方法，将涉及部分现代信号处理，随机信号分析，矩阵，概率论等知识。本文所用的FPGA代码为去年写，记忆可能有些偏差，实现
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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