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非局部平均滤波

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简介:
非局部平均滤波是一种先进的图像处理技术,通过比较整个图像中的相似像素块来平滑图像,有效去除噪声同时保持边缘细节。 基于MATLAB编写的非局部均值滤波(for循环实现)的SAR图像去斑算法。

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客服
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    非局部平均滤波是一种图像处理技术,通过利用像素间的相似性来有效去除噪声,同时保持或恢复图像细节和纹理。这种方法在计算机视觉领域被广泛应用。 使用非局部均值滤波能够有效地去除自然图像中的噪声,效果较为理想。
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    非局部平均滤波是一种先进的图像处理技术,通过比较整个图像中的相似像素块来平滑图像,有效去除噪声同时保持边缘细节。 基于MATLAB编写的非局部均值滤波(for循环实现)的SAR图像去斑算法。
  • (NLM)
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    非局部均值滤波(NLM)是一种先进的图像处理技术,通过比较图像中的相似像素块来去除噪声,同时保持细节和纹理。 使用NLM对高斯噪声、乘性噪声和椒盐噪声进行性能测试,并查看其源代码。
  • 的代码
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    本段落提供了一段实现非局部均值滤波算法的代码。该算法广泛应用于图像去噪与修复中,能够有效保留图像细节的同时减少噪声。 这是一个MATLAB程序:非局部均值滤波。
  • 高效的算法
    优质
    简介:本文介绍了一种改进的非局部均值滤波算法,该算法通过优化搜索策略和相似性度量方法,在保持或提升图像去噪效果的同时显著提高处理效率。 这是一种很好的非局部滤波算法,操作简单易懂,并且速度有了显著的提升。
  • MATLAB 代码 NL-means.zip
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    本资源提供了一种基于NL-means算法的非局部均值滤波MATLAB实现。通过下载该代码包(NL-means.zip),用户可以获得高效的图像去噪解决方案,适用于多种图像处理任务。 非局部均值滤波代码可在MATLAB上运行,并已调试完毕。包含测试图片,方便快捷使用。下载后即可直接应用。
  • 高效的Matlab代码
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    本项目提供了一种高效实现非局部均值去噪算法的Matlab代码,适用于图像处理领域。该方法在保留图像细节的同时有效降低噪声,是进行图像恢复和增强的重要工具。 非局部均值滤波不仅限于像素邻域处理,因此具有较好的抗噪性能。这段代码经过简单的调整就可以运行,非常适合初学者学习非局部均值滤波的基础知识。其他改进算法也可以基于此进行修改和完善。希望这能为大家的学习提供帮助。
  • 基于MATLAB的(NLM)程序
    优质
    本简介介绍了一套利用MATLAB编写的非局部均值(NLM)滤波程序,用于图像去噪处理。通过借鉴像素间相似性原理,该算法有效保护了图像细节特征。 非局部均值滤波(NLM)的matlab程序包含详细注释及相关文档。该代码是个人学习过程中整理所得。
  • 基于MATLAB的图像实现
    优质
    本项目利用MATLAB软件平台实现了图像处理中的非局部均值滤波算法,有效去噪同时保持图像细节。 基于MATLAB实现的非局部均值滤波器
  • 【MATLAB代码】-【图像去噪】-方法.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的非局部均值滤波算法,用于有效去除图像噪声。通过下载该代码包,用户可以轻松地对各类受噪声污染的图片进行处理和优化。 非局部均值滤波步骤如下: 1. 确定邻域窗口半径d、搜索窗口半径D以及高斯函数平滑参数h。 2. 扩展图像边界,确保在处理过程中不会超出图像范围。 3. 在扩展后的图中选取一个以像素为中心的邻域窗口W1。 4. 限制移动的邻域窗口W2的位置,使其不越界于搜索范围内。 5. 移动的邻域窗口W2在其可活动区域内滑动。当它与固定不动的邻域窗口W1重叠时,则跳过该位置继续下一个位置的操作。 6. 计算权值公式如下: 其中V(x)和V(y)分别代表以x,y为中心的邻域矩阵,而它们之间的距离以及归一化系数Z(x)则通过特定计算得出。 7. 当W1中心像素遍历到搜索窗口内最后一个位置时,需要对移动的邻域窗口内的所有像素值进行加权求和操作。 8. 将步骤7中得到的结果除以归一化系数Z(x),然后用此结果替换固定不动的邻域窗口W1中的中心像素值。 9. 逐步移动固定不动的邻域窗口,重复执行从第4步开始的操作直至无法再移动为止。 此外,在实现该程序时还需要完成以下任务: - 展示原图像、去除噪声后的图像和恢复出的图像; - 计算去噪算法产生的均方误差(MSE)值。