matlab边缘增强的代码-PNLS:具有客观评估的像素级非局部图像平滑

matlab边缘增强的代码PNLS — Matlab实施 该存储库包含以下论文的Matlab实现： 具有客观评估的像素级非局部图像平滑 摘要：随着图像处理技术的飞速发展，图像平滑由于其在图像编辑和增强等其他图像处理任务中的重要作用而受到越来越多的关注。 但是，图像平滑方法的评估是在没有适当的地面真实图像的情况下对数据集进行的主观评估。 因此，具有合理基础的图像平滑基准对于繁荣图像平滑社区至关重要。 在本文中，我们构建了一个新的Nankai平滑（NKS）数据集，其中包含$ 200 $通用图像，这些图像由自然纹理和结构图像混合而成。 结构图像具有固有的平滑度，可以放心地作为基础事实。 在我们的NKS数据集上，我们全面评估了14种流行的图像平滑算法。 此外，我们提出了一种新颖的像素级非局部平滑（PNLS）方法，可以更好地利用自然图像的非局部自相似性来很好地保留平滑图像的结构。 在几个基准数据集上进行的大量实验表明，我们的PNLS在图像平滑任务上非常有效。 全面的消融研究还揭示了我们的PNLS在图像平滑方面的工作机制，为了进一步证明其有效性，我们将提出的PNLS应用于语义区域平滑，细节/边缘增