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非局部均值滤波(Non Local Means）作为三大最常提起来的去燥和滤波算法之一（双边滤波、非局部均值、BM3D），也是有着很多的论文作为研究和比较的对象，但是也是有着致命的缺点，速度慢，严重的影响了算法的应用范围。目前在已有的文献中尚未看到在不对算法的本质原理上做更改的情况下，能取得实时的效果，本文呢，也不求得到这个目的，只是对现有的开放的资源上来取得更进一步的提升。 标准的NL-Means算法中，一般有三个参数，搜索半径SearchRadius，块半径PatchRadius，以及一个决定平滑程度的高斯函数参数Delta。在百度上能够搜索到的大部分文章所描述的提速算法都是使用积分图来提升NL-Means的速度，这也是目前来说唯一比较靠谱的优化技术，通过积分图，可以做到算法和块半径PatchRadius的大小基本无关，和Delta也无关，和SearchRadius成平方关系。 因此，在我们很多的严重的噪音图像中，SearchRadius至少需要取到7以上（涉及15*15=...
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