gn算法matlab代码自述文件 本自述文件记录了运行测试的必要步骤。 这个仓库是做什么用的？ 结合3D非局部均值和LBP-TOP（三个正交平面上的局部二进制模式）的新降噪方法 代码版本：0.01-alpha 依存关系 Python 2.7 OpenCV（适用于Python） NumPy 科学 scikit图像 bob.ip.base（来自库）。 另请参阅 实验内容 文件runNonLocalMeans使用用户参数运行筛选过程： -in或--input ：输入带有输入图像的PATH（带有噪声） -out或--output ：输入PATH以保存输出图像（去噪） -ori或--originals ：输入带有原始图像的PATH（无噪声） -H或--filterStrength ：输入参数H（过滤强度） -p或--patch ：输入补丁的大小（居中体素的邻域大小） -w或--window ：输入搜索窗口的大小（居中像素的窗口大小） -msb或--MSBValue ：最高有效位的值 -seq或--sequence ：测试的序列名称（例如seq1） -f或--folder ：输入带有数据库的PAT

大数据-算法-非局部扩散模型的快速算法.pdf

大数据-算法-非局部摩擦的数值模拟及相关实验.pdf

大数据-算法-非局部应变法在结构疲劳损伤数值模拟中的应用研究.pdf

经典的基于非局部思想的图形图像去噪模型，也即非局部滤波，基于matlab实现

结合边缘检测的农业图像非局部均值滤波算法 图像滤波算法

快速 NLM 方法基于积分图像，并在 Darbon 的论文中进行了描述。 一般来说，这种快速实现比经典的 NLM 方法快 10 倍以上。

非本地手段 介绍 在这个项目中，我以幼稚的方式并使用积分图像实现了非局部均值过滤。 这些文件中都对这两种方法进行了解释： 非本地均值降噪 用于块匹配的积分图像 描述 非局部均值算法用于去除图像中的噪点。 我们输入了三件事： 我们要去噪的图像 大小为kxk的内核 wxw大小的窗口 对于图像中的每个像素（我们将要去噪），我们将窗口围绕其居中，通常，该窗口是相当大的，但出于性能方面的考虑，当然不如整个图像大。 然后，对于窗口中的每个像素，我们滑动一个补丁（通常为3x3或5x5），我们要去噪的像素将是图像补丁上的加权和。 整体影像改善 如果我们使用积分图像，则可以加快计算速度。 伦敦大学学院图像处理课程中的Lourdes Agapito教授的图像幻灯片 由于以下公式，我们可以加快计算速度： 图片摘自Wikipedia（ ） 如何使用代码 只需打开Matlab并为完整的图像实现运行nonL

采用matlab语言书写，算法实现非局部均值去噪原理

非局部均值去噪法存在的问题 相似性度量缺乏鲁棒性 高斯加权核各向同性性质影响 非相似像素块影响 运算量大 加权核系数选择