标签:
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
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替换噪声区域。 从而达到较好的去噪效果,并且不太多的损失细节。
1、该算法需要遍历整个原图像;首先取出一个原图像pixel,以该pixel坐标为中心,圈出一大、一小两个矩形。大的矩形表示纹理替换搜索区域R,小的 矩形表示待处理pixel的纹理区域L。 R和L的size关系可以参考论文描述:
2、将R矩形区域,分成若干个和R矩形区域一样的大小的矩形L1。依次根据论文公式:
计算出每块L1和L之间的权重W。
3、将L的像素值都设置为0,然后根据L与每块L1的权重W,叠加当前L的像素值为:w * L1。
4、将L和每块L1之间的权重W,同样累加起来到Wall。
5、所有L1遍历完了之后,L=L / Wall。就得到了经过去噪处理之后的L区域像素。 对应论文公式:
对应的处理结果如下:
原图像 去噪后图像
原图像
去噪后图像
局部对比
注:本文使用图片来源自己拍摄和该论文网站。
标签:
原文地址:http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/51317415