Advertisement

非局部平均滤波

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 非局部平均滤波
    优质
    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。
     
  • 非局部平均滤波
    优质
    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。
     
  • 非局部均值滤波(NLM)
    优质
    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。
     
  • 非局部均值滤波的代码
    优质
    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。
     
  • 高效的非局部均值滤波算法
    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。
     
  • 非局部均值滤波 MATLAB 代码 NL-means.zip
    优质
    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。
     
  • 高效的非局部均值滤波Matlab代码
    优质
    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的非局部均值滤波(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的图像非局部均值滤波实现
    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】-非局部均值滤波方法.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。