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, 计算两个矩形邻域间相似度的时间为,对于每个像素点需要计算它与搜索窗口内个像素间的相似度,故NL-means复杂度为 . 经过分析可以发现,该算法可以提高之处只有邻域间相似度的计算,即耗时的操作.基本算法中,每次计算邻域间距离时都需要遍历两个邻域,逐对像素点求差值. 如果我们先构造一个关于像素差值的积分图像:…

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…

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像素加权平均得到. 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…

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像素加权平均得到. 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. 下图是NL-me…

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*255.0/(((A.astype(np.float)-B)**2).mean()))/np.log(10) def double2uint8(I, ratio=1.0): return np.clip(np.round(I*ratio), 0, 255).astype(np.uint8) def m…

使用库函数setjmp和longjmp可执行非局部跳转(local goto). 术语"非局部(nonlocal)"是指跳转目标为当前执行函数之外的某个位置. C语言里面有个"臭名昭著"的goto,每次介绍的时候都不忘了带一句,不要使用goto. C语言的goto存在一个限制,即不能从当前函数跳转到另一函数.然而,偶尔还是需要这一功能的.考虑错误处理中经常出现的如下场景:在一个深度嵌套的函数调用中发生了错误,需要放弃当前任务,从多层函数调用中返回,并在较高层级的函数…

Efficient Coarse-to-Fine Non-Local Module for the Detection of Small Objects 何恺明提出了非局部神经网络(Non-local Neural Networks),非局部通用网络结构,超越CNN. non-local指的就是感受野可以很大. [链接] Efficient Coarse-to-Fine Non-Local Module for t... - 简书 https://www.jianshu.com/p/7e7f67…

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 Neural Networks With Adaptive Sampling 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Yan_PointASNL_Robust_Point_Clouds_Processing_Using_No…

图像的缩小从物理意义上来说,就是将图像的每个像素的大小缩小相应的倍数.但是,改变像素的物理尺寸显然不是那么容易的,从数字图像处理的角度来看,图像的缩小实际就是通过减少像素个数来实现的.显而易见的,减少图像的像素会造成图像信息丢失.为了在缩小图像的同时,保持原图的概貌特征不丢失,从原图中选择的像素方法是非常重要的.本文主要介绍基于等间隔采样的图像缩小和基于局部均值的图像缩小以及其在OpenCV2的实现. 基于等间隔采样的图像缩小 这种图像缩小算法,通过对原图像像素进行均匀采样来保持所选择到的像素仍…

转自 http://www.cnblogs.com/lienhua34/archive/2012/04/22/2464859.html C语言中有一个goto语句,其可以结合标号实现函数内部的任意跳转(通常情况下,很多人都建议不要使用goto语句,因为采用goto语句后,代码维护工作量加大).另外,C语言标准中还提供一种非局部跳转“no-local goto",其通过标准库<setjmp.h>中的两个标准函数setjmp和longjmp来实现. C标准库<setjmp.h>…

20.1 setjmp 和 longjmp 函数 20.1.1 函数介绍 #include <setjmp.h> int setjmp(jmp_buf env); 函数功能:设置非局部跳转的跳转点(设置跳转点) 返回值:直接调用返回0,若从 longjmp 调用返回则返回0 这个函数会被执行两次,一次是自己本身使用的时候返回0,另一次再调用 longjump 的时候,此函数再返回 longjmp 中的 val 值 #include <setjmp.h> void longjmp(j…

1. 特点 非goto语句在函数内实施跳转,而是在栈上跳过若干调用帧,返回到当前函数调用路径上的某一语句. 头文件包含#include Void longjmp(jmp_buf env,int val); 返回值:若直接调用则返回0,若从longjmp调用返回则返回非0值 注: setjmp参数evn的类型是一个特殊的类型jmp_buf,这一数据类型是某种形式的数组,其中存放在调用longjmp时能用来恢复栈状态的所有信息.因为需要在另一个函数中引用env变量,所以规范的处理方式是将env变量定…

[root@bogon code]# cat c.c #include<stdio.h> #include<setjmp.h> static jmp_buf env;//定义全局变量env void job() { longjmp(env,2);//会返回到setjmp(env)处,且返回值为2 } void work(int argc) { if(argc==1)//没有参数 longjmp(env,1);//返回到setjmp(env)处,返回值为1 job();//有参数调用…

图像恢复的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x||^{2}\text{}+\text{}\lambda\Phi(x)$ 正则化项$\Phi(x)$对应恢复的表现扮演了至关重要的角色: $\textbf{z}_{k+1}\text{}=\text{}Denoiser(\textbf{x}_{k+1},\sqrt{\lambda/\mu})$ 然后介…

CVPR2017的一篇论文 Learning Deep CNN Denoiser Prior for Image Restoration: 一般的,image restoration(IR)任务旨在从观察的退化变量$y$(退化模型,如式子1)中,恢复潜在的干净图像$x$ $y \text{} =\text{}\textbf{H}x\text{}+\text{}v $ where $\textbf{H}$denotes 退化矩阵,$\textbf{v}$denotes 加性高斯白噪声(additi…

图像恢复的MAP推理公式: $\hat{x}\text{}=\text{}$arg min$_{x}\frac{1}{2}||\textbf{y}\text{}-\text{}\textbf{H}x||^{2}\text{}+\text{}\lambda\Phi(x)$ 正则化项$\Phi(x)$对应恢复的表现扮演了至关重要的角色: $\textbf{z}_{k+1}\text{}=\text{}Denoiser(\textbf{x}_{k+1},\sqrt{\lambda/\mu})$ 然后介…

Paper:https://arxiv.org/abs/1711.07971v1 Author:Xiaolong Wang, Ross Girshick, Abhinav Gupta, Kaiming He (CMU, FAIR) 1 创新点 这篇文章非常重要,个人认为应该算是cv领域里面的自注意力机制的核心文章,语义分割里面引入的各种自注意力机制其实都可以认为是本文的特殊化例子.分析本文的意义不仅仅是熟悉本文,而是了解其泛化思想. 不管是cv还是NLP任务,都需要捕获长范围依赖.在时序任务中,…

1. 摘要 卷积和循环神经网络中的操作都是一次处理一个局部邻域,在这篇文章中,作者提出了一个非局部的操作来作为捕获远程依赖的通用模块. 受计算机视觉中经典的非局部均值方法启发,我们的非局部操作计算某一位置的响应为所有位置特征的加权和.而且,这个模块可以插入到许多计算机视觉网络架构中去. 2. 介绍 在深度神经网络中,捕获远程依赖非常重要.卷积神经网络依靠大的感知野来对远程依赖建模,这是通过重复叠加卷积块来实现的.但同时,它也有一些限制.首先,它在计算上效率低下.其次,它会导致需要仔细解决的优化难…

non-Local Means 非局部均值 论文原文:http://www.ipol.im/pub/art/2011/bcm_nlm/?utm_source=doi 论文源代码:http://www.ipol.im/pub/art/2011/bcm_nlm/nlmeansC.tar.gz NLM去噪: NLM去噪算法实现 - 羽凌寒 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/u011630458/article/details/51317415 NLM插值: 基于NLM的插值…

paper:https://arxiv.org/abs/2004.13824 code: https://github.com/SHI-Labs/Pyramid-Attention-Networks 1. 基本思想 作者指出,当前基于深度学习的方法只是在单个尺度上利用了self-similarity(do not take full advantage of self-similarities by relying on self-attention neural modules that on…

"利用给定像素周围的像素的值决定此像素的最终的输出值“ 教学效果: 策略: 1. 拉普拉斯,突出小细节: . 梯度,突出边缘: . 平滑过的梯度图像用于掩蔽: . 灰度变换,增加灰度动态范围. 扩展阅读: 使用模糊技术进行 灰度变换 和 空间滤波 . 线性空间滤波 Some neighborhood operations (邻域算子): (a) original image; (b) blurred; (c) sharpened; (d) smoothed with edge-preservin…

Jumps One of the signal features of Scheme is its support for jumps or nonlocal control. Specifically, Scheme allows program control to jump to arbitrary locations in the program, in contrast to the more restrained forms of program control flow allow…

Python进阶 - 命名空间与作用域 写在前面 如非特别说明,下文均基于Python3 命名空间与作用于跟名字的绑定相关性很大,可以结合另一篇介绍Python名字.对象及其绑定的文章. 1. 命名空间 1.1 什么是命名空间 Namespace命名空间,也称名字空间,是从名字到对象的映射.Python中,大部分的命名空间都是由字典来实现的,但是本文的不会涉及命名空间的实现. 命名空间的一大作用是避免名字冲突: def fun1(): i = 1 def fun2(): i = 2 同一个模块中…

1 引言 命名空间与作用域是程序设计中的基础概念,深入理解有助于理解变量的生命周期,减少代码中的莫名其妙bug.Python的命名空间与作用域与Java.C++等语言有很大差异,若不注意,就可能出现莫名其妙的问题. 2 命名空间 2.1 什么是命名空间 命名空间,即Namespace,也成为名称空间或名字空间,指的是从名字到对象的一个映射关系,类似于字典中的键值对,实际上,Python中很多命名空间的实现用的就是字典. 不同命名空间是相互独立的,没有任何关系的,所以同一个命名空间中不能有重名,但…

很详细的SpringBoot整合UEditor教程 2017年04月10日 20:27:21 小宝2333 阅读数:21529    版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/qq_33745799/article/details/70031641 UEditor只提供JSP版本的后端入口代码.但提供了项目源码,因此可以根据业务需求修改源代码. 此处使用了SpringBoot框架,配备了Thymeleaf模板引擎,所以没有必要再添加jsp来…

introduction 图像恢复目标函数一般形式: 前一项为保真项(fidelity),后一项为惩罚项,一般只与去噪有关. 基于模型的优化方法可以灵活地使用不同的退化矩阵H来处理不同的图像恢复问题,而判别学习方法通过训练图像对数据集来学习图像退化模型. 基于模型的优化方法可以灵活的处理不同的逆问题(inverse problem),但通常耗时较多,而且需要复杂的先验,而判别学习方法速度快,但应用范围受一定限制. 采用分裂变量的方法(ADMM.半二次分裂(HQS)等),可以将判别学习方法训练的C…

论文分享第三期-2019.03.29 Fully convolutional networks for semantic segmentation,CVPR 2015,FCN 一.全连接层与全局平均池化 在介绍FCN网络的全卷积连接之前,先介绍一下全连接层(fully connected layers)和全局平均池化(global average pooling) 全连接层可以将前面的多层卷积学到的“分布式特征表示”(或者说是高层的鲁棒特征)映射到样本类别空间,与softmax组合具有“分类器”…

基础语法入门学习推荐: 简明 Python 教程 下文仅为入门推荐书籍的补充与重点 多行语句:末尾使用斜杠 (  ) ,将一行分为多行 var = item1 + item2 + item3 注释: 单行:# 多行:''' 内容 ''' """ 内容 """ (三个单引号或者三个双引号) 空行: 函数之间或类的方法之间用空行分隔,表示一段新的代码的开始.类和函数入口之间也用一行空行分隔,以突出函数入口的开始. 空行的作用在于分隔两段不同功能或含义…

(以下内容,均基于python3) 最近在看python函数部分,讲到了python的作用域问题,然后又讲了Python的闭包问题. 在做作业的时候,我遇到了几个问题,下面先来看作业. 一. 作业1: 代码A: def outside(): var = 5 def inside(): var = 3 print(var) inside() outside() 代码B: def outside(): var = 5 def inside(): print(var) var = 3 inside()…

(一)高斯低通滤波去噪 高斯低通滤波器(Gaussian Low Pass Filter)是一类传递函数为高斯函数的线性平滑滤波器.又由于高斯函数是正态分布的密度函数.因此高斯低通滤波器对于去除服从正态分布(Normal distribution)的噪声非常有效.一维高斯函数和二维高斯函数 (高斯低通滤波器的传递函数) 的表达形式分别如下: 公式中,为标准差,由于图像通常是二维信号,因此图像去噪通常使用二维高斯函数作为传递函数,而高斯函数具有可分离的特性,因此可以先对行进行高斯滤波,再对列进行高…