Implementacja algorytmów nielokalnych Algorytm redukcji szumów w przetwarzaniu obrazów

Question

Pracuję nad implementacją algorytmu redukcji szumów Non Local Means w C++. Istnieją artykuły na temat tego algorytmu (such as this paper), ale nie są one również bardzo jasne.

Wiem, że używa ważonego środka, ale nie wiem, jakie jest tu zastosowanie okna badań i jak jest ono powiązane z oknem porównawczym.

Będąc nowym użytkownikiem, StackOverflow nie pozwala mi przesyłać obrazów. ale możesz znaleźć formułę pod linkiem nl oznacza link podany powyżej.

Answer 1

Z papieru, do którego się odnosisz, podczas określania wartości wyniku dla danego piksela p, wszystkie pozostałe piksele obrazu będą ważone i sumowane zgodnie z podobieństwem ich dzielnic do sąsiedztwa piksela.

Ale to jest bardzo kosztowne obliczeniowo. Tak więc autorzy ograniczają liczbę pikseli, które przyczynią się do sumy ważonej; to musi być to, co nazywasz okno wyszukiwania. To okno wyszukiwania to region 21x21 wyśrodkowany na pikselach p. Porównywane dzielnice mają rozmiar 7x7 (sekcja 5).

Mogłem szybko wykonać prototyp z Mathematica i potwierdzam, że staje się bardzo kosztowne, gdy zwiększa się rozmiar okna wyszukiwania. Oczekuję tego samego zachowania podczas implementacji w C++.

Answer 2

Jest trochę na licencji GPL kod C++ wraz z krótkim writeup algorytmu przez pierwotnych autorów tutaj: http://www.ipol.im/pub/algo/bcm_non_local_means_denoising/

Answer 3

ta została dodana do OpenCV

http://docs.opencv.org/modules/photo/doc/denoising.html