热电学中的一个非局部模型 I：模型推导，樊明书，杜力力，本文考虑了一类热电学中的非局部模型的热量散失现象,这一模型被称为欧姆热模型。这个模型描述了当电流通过两个的导体的温度,其中�

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

非本地_火炬 。 陈述 您可以在lib /中找到不同种类的非本地块。 您可以按照以下显示的“运行步骤”形象化Non_local Attention Map。 该代码在MNIST数据集上进行了测试。 您可以在lib / network.py中选择非本地块的类型。 如果我的代码有问题，请与我联系，谢谢！ 环境 python 3.7.7 pytorch 1.4.0（> = 1.2.0，1.8.1也可以） opencv 4.2.0.34（其他人也可以） 可视化 在第一个非本地层中。 在第二个非本地层中。 运行步骤 在lib / network.py中选择非本地块的类型。 from lib.non_local_concatenation import NONLocalBlock2D from lib.non_local_gaussian import NONLocalBlock2D f

buades原始NLM算法的C语言实现，速度较慢，

可以看看 其中要加入输入输出 只需要加入 cin《《path cout《《path 就可以运行得到自己的结果

NON-LOCAL RETINEX – A UNIFYING FRAMEWORK AND BEYOND

学习图像降噪、bilateral filtering、nonlocal means filtering、小波降噪、DCT降噪。 报告要求：对给出的图像进行上述处理，附上代码并且对处理结果给出展示。 为程序

非局部算子的书，内容非常详细，就是比较难看懂。我还在学习中

NL-means窗口 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。

高斯核函数 数学表示 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 　　最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/2*σ^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。