如题,比opencv自带的实现效果好 #coding:utf8 import cv2 import numpy as np def psnr(A, B): return 10*np.log(255*255.0/(((A.astype(np.float)-B)**2).mean()))/np.log(10) def double2uint8(I, ratio=1.0): return np.clip(np.round(I*ratio), 0, 255).astype(np.uint8) def m

NLM原文: 基于图像分割的非局部均值去噪算法 基于图像分割的非局部均值去噪算法_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/6a51abdfcd22bcd126fff705cc17552706225e5a.html

转载自网站:http://www.cnblogs.com/luo-peng/p/4785922.html 非局部均值去噪(NL-means)   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

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,会设定两个固定大小的窗口:搜索窗口和邻域窗口.邻域窗口在搜索窗口中滑动,根据邻域间的相似性确定像素的权值. 下图是NL-me

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, 计算两个矩形邻域间相似度的时间为,对于每个像素点需要计算它与搜索窗口内个像素间的相似度,故NL-means复杂度为 . 经过分析可以发现,该算法可以提高之处只有邻域间相似度的计算,即耗时的操作.基本算法中,每次计算邻域间距离时都需要遍历两个邻域,逐对像素点求差值. 如果我们先构造一个关于像素差值的积分图像:

本篇文章中,我们一起仔细探讨了OpenCV图像处理技术中比较热门的图像滤波操作.图像滤波系列文章浅墨准备花两次更新的时间来讲,此为上篇,为大家剖析了"方框滤波","均值滤波","高斯滤波"三种常见的邻域滤波操作.而作为非线性滤波的"中值滤波"和"双边滤波",我们下次再分析. 因为文章很长,如果详细啃的话,或许会消化不良.在这里给大家一个指引,如果是单单想要掌握这篇文章中讲解的OpenCV线性滤波相关的三个函

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice "平滑处理"(smoothing)也称"模糊处理"(bluring),是一项简单且使用频率很高的图像处理方法.平滑处理的用途有很多,最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真.在涉及到降低图像分辨率时,平滑处理是非常好用的方法. 图像滤波,就是在尽量保留图像细节特征的条件下对目

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍

void CCVMFCView::OnBlurSmooth()//邻域均值滤波 { IplImage* in; in = workImg; IplImage* out = cvCreateImage(cvGetSize(in),IPL_DEPTH_8U,workImg->nChannels); cvSmooth(in,out,CV_BLUR,3,workImg->nChannels);  //  简单平均 m_dibFlag=imageReplace(out,&workImg); In

转自 http://www.cnblogs.com/lienhua34/archive/2012/04/22/2464859.html C语言中有一个goto语句,其可以结合标号实现函数内部的任意跳转(通常情况下,很多人都建议不要使用goto语句,因为采用goto语句后,代码维护工作量加大).另外,C语言标准中还提供一种非局部跳转“no-local goto",其通过标准库<setjmp.h>中的两个标准函数setjmp和longjmp来实现. C标准库<setjmp.h>

前面实现了基于FPGA的彩色图像转灰度处理,减小了图像的体积,但是其中还是存在许多噪声,会影响图像的边缘检测,所以这一篇就要消除这些噪声,基于灰度图像进行图像的滤波处理,为图像的边缘检测做好夯实基础. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵,然后求这个矩阵.在图像上对目标像素给

题目: Problem A 均值滤波问题描述图像中的噪声在空间上的自相关很低,因此往往可以用均值滤波加以削弱.具体来说,对于每个像素点P(x; y),我们选出所有距P 的Manhattan 距离不超过k 的像素点(不包括P 本身,即Manhattan 距离大于0,但小于等于k),求这些像素点在原图像I0 中亮度的均值 I0,作为新的亮度I(P).给定图像I0 中所有像素点的亮度,和参数k,你能求出图像I 中所有像素点的亮度吗?输入格式输入包含多组数据(最多10 组),请处理到EOF.每组数据,第

我们为了实现动态图像的滤波算法,用串口发送图像数据到FPGA开发板,经FPGA进行图像处理算法后,动态显示到VGA显示屏上,前面我们把硬件平台已经搭建完成了,后面我们将利用这个硬件基础平台上来实现基于FPGA的一系列图像处理基础算法. 椒盐噪声(salt & pepper noise)是数字图像的一个常见噪声,所谓椒盐,椒就是黑,盐就是白,椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素.椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声,产生清楚该噪声的算法也比较简单. 均值滤波的方法将数据存储成3x3的矩阵

所谓均值滤波实际上就是用均值替代原图像中的各个像素值. 均值滤波的方法是:对待处理的当前像素,选择一个模板,该模板为其近邻的若干像素组成,用模板中的像素的均值来替代原像素. 优点:算法简单,计算速度快. 缺点:在降低噪声时使图像产生模糊. matla程序: [width,height]=size(result1); n=; a=ones(n,n); x1=double(result1); x2=x1; :(height-n)+ :width-n+ c=x1(i:i+(n-),j:j+(n-)).

基于MATLAB的中值滤波均值滤波以及高斯滤波的实现 作者:lee神 1.   背景知识 中值滤波法是一种非线性平滑技术,它将每一像素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有像素点灰度值的中值. 中值滤波是基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性信号处理技术,中值滤波的基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点的一个邻域中各点值的中值代替,让周围的像素值接近的真实值,从而消除孤立的噪声点. 方法是用某种结构的二维滑动模板,将板内像素按照像素值的大小进行排序,生成单调上升(或下降)的为二维数

没想到我2010年买的笔记本显卡GT330M 竟然还能跑CUDA,果断小试了一把,环境为CUDA6.5+VS2012,写了一个积分图实现均值滤波.类似于OpenCV的blur()函数. 使用lena.jpg做测试,效果如下:        代码在此: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <opencv2

个人博客地址:滤波器--BoxBlur均值滤波及其快速实现 动机:卷积核.滤波器.卷积.相关 在数字图像处理的语境里,图像一般是二维或三维的矩阵,卷积核(kernel)和滤波器(filter)通常指代同一事物,即对图像进行卷积或相关操作时使用的小矩阵,尺寸通常较小,常见的有3*3.5*5.7*7等.卷积操作相当于对滤波器旋转180度后的相关操作,如下图所示,但很多滤波器是中心对称的,而且两者运算上可以等价,所以很多时候不太区分. 设计不同的滤波器,可以达到去噪(denoising).平滑(smo

20.1 setjmp 和 longjmp 函数 20.1.1 函数介绍 #include <setjmp.h> int setjmp(jmp_buf env); 函数功能:设置非局部跳转的跳转点(设置跳转点) 返回值:直接调用返回0,若从 longjmp 调用返回则返回0 这个函数会被执行两次,一次是自己本身使用的时候返回0,另一次再调用 longjump 的时候,此函数再返回 longjmp 中的 val 值 #include <setjmp.h> void longjmp(j

1.cv2.blur(img, (3, 3))  进行均值滤波 参数说明:img表示输入的图片, (3, 3) 表示进行均值滤波的方框大小 2. cv2.boxfilter(img, -1, (3, 3), normalize=True) 表示进行方框滤波, 参数说明当normalize=True时,与均值滤波结果相同, normalize=False,表示对加和后的结果不进行平均操作,大于255的使用255表示 3. cv2.Guassianblur(img, (3, 3), 1) 表示进行高

相信看过冈萨雷斯第三版数字图像处理的童鞋都知道,里面涉及到了很多的基础图像处理的算法,今天,就专门借用其中一个混合空间增强的案例,来将常见的几种图像处理算法集合起来,看能发生什么样的化学反应 首先,通过一张图来看下,我们即将需要完成的工作目标 同时,我们也借用书中的人体全身骨骼图像来进行模拟实现这些算法,这样,我们可以通过和书中展示的效果来评判我们实现的算法是否正确,那接下来,我们就来一步一步的实现吧. 第一步:拉普拉斯锐化 这里就不讲解具体的原理了,拉普拉斯是一个二阶微分的算子,这样的算子通过