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

NLM非局部均值算法相关的更多相关文章

  1. 非局部均值(Nonlocal-Mean)

    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 ...

  2. 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 ...

  3. 积分图像的应用（二）：非局部均值去噪（NL-means）

    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 ...

  4. 非局部均值滤波算法的python实现

    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*2 ...

  5. Bisecting KMeans (二分K均值)算法讲解及实现

    算法原理 由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选 ...

  6. KMeans (K均值)算法讲解及实现

    算法原理 KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标 ...

  7. 聚类分析K均值算法讲解

    聚类分析及K均值算法讲解 吴裕雄 当今信息大爆炸时代,公司企业.教育科学.医疗卫生.社会民生等领域每天都在产生大量的结构多样的数据.产生数据的方式更是多种多样,如各类的:摄像头.传感器.报表.海量网络 ...

  8. geatpy - 遗传和进化算法相关算子的库函数（python）

    Geatpy The Genetic and Evolutionary Algorithm Toolbox for Python Introduction Website (including doc ...

  9. CVPR2020：基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理（PointASNL）

    CVPR2020:基于自适应采样的非局部神经网络鲁棒点云处理(PointASNL) PointASNL: Robust Point Clouds Processing Using Nonlocal N ...

随机推荐

  1. python学习准备阶段（环境配置）python解释器的选择

    pycharm提示No Python interpreter configgured for the project ####### 1 点击configure python interpreter ...

  2. c#导出到excel的几种解决方案

    (一)传统操作Excel遇到的问题: 1.如果是.NET[使用office组件Microsoft.Iffice.interop.Excel的话],需要在服务器端装Office,且及时更新它,以防漏洞, ...

  3. Ubuntu11.04中如何将pycharm添加到系统的“应用程序”菜单里 （pycharm已成功安装）

    默认排序 Stu.zhouyc   21 人赞同了该回答 tools---->create desktop entry...不是很方便吗? 发布于 2016-04-09 21添加评论 分享 收藏 ...

  4. python 2,3版本自动识别导入

     import sys if str(sys.version[0]) == "3":    from urllib.parse import quote_plus    from  ...

  5. shared-service.ts

    shared-service.ts import { Observable } from 'rxjs/Observable'; import { Injectable } from '@angular ...

  6. JUC组件扩展（二）-JAVA并行框架Fork/Join（二）：同步和异步

    在Fork/Join框架中,提交任务的时候,有同步和异步两种方式. invokeAll()的方法是同步的,也就是任务提交后,这个方法不会返回直到所有的任务都处理完了. fork方法是异步的.也就是你提 ...

  7. poj 1806 Frequent values（RMQ 统计次数） 详细讲解

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1806 题目大意:给你一个非降序排列的整数数组,你的任务是对于一系列的询问,(i,j),回答序列中出现次 ...

  8. ajax发送请求时为url添加参数（使用函数）

    <script> // ajax的get请求,使用函数向其url添加参数 function addURLParam(url,name,value){ url+=(url.indexOf(' ...

  9. JS的类型转换，强制转换和隐式转换

    JS的类型转换 1.强制转换 通过String(),Number(),Boolean()函数强制转换 var str=123; var str1='123'; console.log(typeof s ...

  10. linux-centos jdk安装

    第一步:查看Linux自带的JDK是否已安装 (卸载centOS已安装的1.4) 安装好的CentOS会自带OpenJdk,用命令 java -version ,会有下面的信息: java versi ...