OpenCV计算摄影学(5)处理一系列图像(例如视频帧)的非局部均值去噪的函数fastNlMeansDenoisingColoredMulti()的使用

  • 操作系统:ubuntu22.04
  • OpenCV版本:OpenCV4.9
  • IDE:Visual Studio Code
  • 编程语言:C++11

算法描述

对用于彩色图像序列的 fastNlMeansDenoisingMulti 函数的修改。

cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti 函数是 OpenCV 中用于处理一系列图像(例如视频帧)的非局部均值去噪的一个版本。它特别适用于对连续帧之间具有相似内容的图像序列进行去噪,如视频去噪

函数原型

cpp 复制代码
void cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti
(
	InputArrayOfArrays 	srcImgs,
	OutputArray 	dst,
	int 	imgToDenoiseIndex,
	int 	temporalWindowSize,
	float 	h = 3,
	float 	hColor = 3,
	int 	templateWindowSize = 7,
	int 	searchWindowSize = 21 
)		

参数

  • 参数srcImgs 输入8位3通道图像序列。所有图像应具有相同的类型和大小。
  • 参数imgToDenoiseIndex 在 srcImgs 序列中要进行去噪处理的目标图像的索引。
  • 参数temporalWindowSize 用于目标图像去噪的周围图像数量。应该是奇数。将使用从 srcImgs 中 imgToDenoiseIndex - temporalWindowSize / 2 到 imgToDenoiseIndex + temporalWindowSize / 2 的图像来对 srcImgs[imgToDenoiseIndex] 图像进行去噪处理。
  • 参数dst 输出图像,与 srcImgs 图像具有相同的大小和类型。
  • 参数templateWindowSize 用于计算权重的模板块大小(以像素为单位)。应该是奇数。推荐值为7像素。
  • 参数searchWindowSize 用于计算给定像素加权平均值的窗口大小(以像素为单位)。应该是奇数。性能受其影响呈线性关系:更大的 searchWindowSize 意味着更长的去噪时间。推荐值为21像素。
  • 参数h 调节亮度组件滤波强度的参数。较大的 h 值能完美地去除噪声,但也会去除图像细节;较小的 h 值则会保留细节,但也会保留一些噪声。
  • 参数hColor 与 h 相同,但是对于颜色组件。

该函数将图像转换到 CIELAB 色彩空间,然后使用 fastNlMeansDenoisingMulti 函数分别对 L 和 AB 分量用给定的 h 参数进行去噪处理。

代码示例

cpp 复制代码
#include <opencv2/opencv.hpp>

int main() {
    // 假设我们有一系列连续帧存储在一个向量中
    std::vector<cv::Mat> srcImgs;
    for(int i = 1; i <= 5; ++i) { // 加载5张连续帧作为例子
        std::string filename = "frame" + std::to_string(i) + ".jpg";
        cv::Mat img = cv::imread(filename);
        if(img.empty()) {
            std::cerr << "无法加载图像文件: " << filename << std::endl;
            return -1;
        }
        srcImgs.push_back(img);
    }

    cv::Mat dst;

    // 要去噪的图像索引和时间窗口大小
    int imgToDenoiseIndex = 2; // 第三张图像(索引从0开始)
    int temporalWindowSize = 3; // 使用当前帧及前后各一帧

    // 应用快速非局部均值彩色去噪算法到多帧
    cv::fastNlMeansDenoisingColoredMulti(srcImgs, dst, imgToDenoiseIndex, temporalWindowSize);

    // 保存或显示去噪后的图像
    cv::imwrite("denoised_image.jpg", dst);
    cv::imshow("Denoised Image", dst);
    cv::waitKey();

    return 0;
}
相关推荐
sali-tec5 天前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章27-图像分割
图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉
saoys5 天前
Opencv 学习笔记:腐蚀操作 + 轮廓标记 + 分水岭分割
笔记·opencv·学习
saoys5 天前
Opencv 学习笔记:距离变换(DIST_L1 算法实战 + 归一化)
笔记·opencv·学习
fengfuyao9855 天前
基于局部均值分解(LMD)的MATLAB信号分解程序实现
算法·matlab·均值算法
guygg885 天前
图像匹配技术:相关匹配、Hausdorff距离匹配与基于距离变换的Hausdorff距离匹配
图像处理·opencv·计算机视觉
AI科技星5 天前
物理世界的几何建构:论统一场论的本体论革命与概念生成
人工智能·opencv·线性代数·算法·矩阵
fie88895 天前
基于Matlab实现的指纹识别系统流程
opencv·计算机视觉·matlab
sali-tec5 天前
C# 基于OpenCv的视觉工作流-章26-图像拼接
图像处理·人工智能·opencv·算法·计算机视觉
智驱力人工智能5 天前
机场鸟类活动智能监测 守护航空安全的精准工程实践 飞鸟检测 机场鸟击预防AI预警系统方案 机场停机坪鸟类干扰实时监测机场航站楼鸟击预警
人工智能·opencv·算法·安全·yolo·目标检测·边缘计算
Σίσυφος19006 天前
OpenCV 之双线性插值
人工智能·opencv·计算机视觉