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OpenCV40进阶(5)图像非局部均值去噪

发布时间:2019-08-09 07:08 来源:未知 编辑:admin

  图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一,对图像二值化与二值分析很有帮助,OpenCV中常见的图像去噪声的方法有:

  均值、高斯、中值去噪在前面几个章节都已经介绍过了,今天主要介绍非局部均值去噪声及其API函数。

  考虑图像中一个小的窗口(5 x 5),有很大可能图像中的其他区域也存在一个相似的窗口。有时这个相似窗口就在邻域周围。如果我们找到这些相似的窗口并取他们的平均值会怎样呢?对于特定的窗口这样做往往会取得意想不到的效果。

  上图中的蓝色窗口看起来是相似的,绿色窗口看起来也是相似的。所以我们可以选取包含目标像素的一个小窗口,然后在图像中搜索相似的窗口,最后求取所有窗口的平均值,并用这个值取代目标像素的值。这种方法就是非局部平均值去噪。

  - h:亮度元件参数调节滤波器强度。较大的h值可以很好地去除噪声,但也可能去除图像细节;较小的h值可以保留细节,但也可能保留一些噪声;

  - hColor:hColor 与 h 相同,但适用于颜色组件。对于大多数图像,值等于10就足以消除彩色噪声,而不会扭曲颜色;

  - templateWindowSize:用于计算权重的模板补丁的像素大小。应该是奇数。推荐值7像素;

  - searchWindowSize:用于计算给定像素加权平均值的窗口的像素大小。应该是奇数。线性影响性能:更大的搜索窗口大小-更大的去噪时间。推荐值21像素。

  Non-LocalMeans算法原理:Non-LocalMeans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...博文来自:满城风絮

  2016.09.09更新,修改了SSIM中值太大的问题首先谈一下什么是非局部均值滤波。在此之前,我们先来看一下均值滤波的原理。均值滤波均值滤波的计算非常简单,将图像像素点灰度记录在数组中,然后设置方框...博文来自:Frankgoogle的博客

  保边去噪算法之二:首先谈一下什么是非局部均值滤波。在此之前,我们先来看一下均值滤波的原理。1、均值滤波均值滤波的计算非常简单,将图像像素点灰度记录在数组中,然后设置方框半径的值,然后将方框中的所有点的...博文来自:SoaringLee_fighting的技术专栏

  原理介绍:请参考这篇博文——代码及详细注释://#version120unifor...博文来自:潘凌昀的兴趣技术杂货铺

  其实这是半年之前完成的内容,一直懒着没有总结,今天看了看代码,发觉再不总结自己以后都看不懂了,故整理如下。非局部均值是一种基于块匹配来确定滤波权值的。即先确定一个块的大小,例如7x7,然后在确定一个搜...博文来自:zmshy2128的专栏

  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...博文来自:xiaoluo91的专栏

  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...博文来自:攻城狮凌风

  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...博文来自:xiaoluo91的专栏

  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,会设定两个固定大小的窗口:搜索窗口和邻域窗口...博文来自:湖心亭

  最近在学习图像复原,解读文章时提到了非局部均值滤波,大体对其进行了简单的了解,其原理简单而且有意思。为了能够处理具有病态性质(ill-posednature)的图像逆问题,图像的先验知识,也就是图像的...博文来自:phoenixtree7的专栏

  以下代码转载自:本文在以上博主的分析下进一步理解,主要是对高斯加权距离的理解。非局部均...博文来自:baidu_29760405的博客

  -------------------开通头条号-------------------- 实验名称图像去噪实验目的1、掌握算术均值滤波器、几何均值滤波器、谐波和逆谐波均值滤波器进行图像去噪的算法2、掌...博文来自:张飞online博客

  一,NLM滤波原理简介图像中的像素点之间不是孤立存在的,某一点的像素与别处的像素点一定存在某种关联,可以概括为灰度相关性和几何结构相似性。这是均值滤波考虑的地方,但是我们还发现,相似像素并不局限于某个...博文来自:照玄

  Non-LocalMeans,指的是非局部均值滤波;与局部均值滤波(在目标区域周围平滑取值)相对比,意味着NLM要使用图像中的所有(allpixel)像素。提出:    我们发现,对于图像块来说,相似...博文来自:知与谁i的博客

  基于局部均方差的图像去噪声算法1.基于局部均方差去噪原理    假设一幅M*N的灰度图像的灰度图像,x(i,j)为模板中心的灰度值,那么在(2*n+1)(2*m+1)的窗口内,其局部均值可以表示为: ...博文来自:Popeye_the_Sailor

  在传统的图像去噪算法中,NLM、BM3D应该是效果最佳的。NLM:参考,相比于高斯滤...博文来自:AI百科的博客

  Non-localMean图像去噪算法的基本实现(Python)最近开始做视频去噪方面的工作,无一例外就会看到NLM这种经典的基于块匹配图像去噪算法。那么最最基本的NLM算法所涉及的公式如下所示:为加...博文来自:麦克斯韦恶魔的博客

  本文介绍非局部均值滤波,这种滤波器效果非常好,但是算法耗时严重,这里以效果为先,来给大家讲解。非局部均值滤波(Non-LocalMeans,NLM)是Buades等人于2005年在论文“Anon-lo...博文来自:Trent1985的专栏

  实验内容及实验原理:1.用均值滤波器(即邻域平均法)去除图像中的噪声;2.用中值滤波器去除图像中的噪声3.比较两种方法的处理结果实验步骤:用原始图像lena.bmp或cameraman.bmp加产生的...博文来自:的博客

  简单概念图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染,一般数字图像系统中的常见噪声主要有...博文来自:O_MMMM_O的博客

  简介本篇主要是对NLM去噪算法的实现总结。参考论文:点击打开链接基本原理该算法的基本原理是:假设同一副图像上,有着很多相似的纹理;因此在有噪声的区域,可以通过某种方式情况下,将相似的纹理区域来...博文来自:羽凌寒

  几乎所有真正有价值的图像降噪方法都在试图让程序可以自适应地区隔无用的噪声和有用的图像纹理细节,然后再采取不同的处理方式,从而实现detailspreserving(或者edgepreserving)。...博文来自:白马负金羁

  一、图像平滑    图像平滑的目的之一是消除噪声,二是模糊图像。    从信号频谱的角度来看,信号缓慢变化的部分在频率域表现为低频,迅速变化的部分表现为高频。图像在获取、储存、处理、传输过程中,会受到...博文来自:的博客

  C#语言、VS2005,包括噪声模型、均值滤波与中值滤波、灰度形态学滤波、小波变换去噪、高斯低通滤波、统计滤波

  采用国际标准测试图lena进行测试。 分别采用“基于等间隔采样的图像缩小”、“基于局部均值的图像缩小”两种方法进行图像缩小。 并附有注释、程序清晰、易于阅读。 相信图像初学者阅读后必定会有很大的收益。

  图像去噪、噪声估计、非局部低秩约束;利用混合拉普拉斯分布对噪声进行建模,并利用非局部低秩约束对原图像进行建模,从而提高图像质量。

  非局部均值滤波去噪算法在目前所有滤波去噪算法中效果最为显著,但其运行速度较慢,针对该缺点提出了一种基于快速非局部均值滤波算法,运用插值算法将邻域权值计算出来,速度有了明显提升。

  均值滤波和中值滤波的内容非常基础,均值滤波相当于低通滤波,有将图像模糊化的趋势,对椒盐噪声基本无能为力。中值滤波的优点是可以很好的过滤掉椒盐噪声,缺点是易造成图像的不连续性。

  非局部均值图像去噪算法的matlab实现的讨论,包括算法实现过程的转换以及matlab实现的流程图。最后则是对仿真结果的分析,分别从两个角度进行了比较:同一图像在不同噪声下的PSNR(峰值信噪比),以及在同一噪声下不同的图像下的PSNR比...

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