【摘 要】
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提出一种基于非局部均值（NL-Means）的自适应采样方法,在使用非局部均值对图像进行去噪时,使用双缓冲区来存储图像,消除滤波系数和噪声之间的相关性。利用两个缓冲区之间的差值
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提出一种基于非局部均值（NL-Means）的自适应采样方法,在使用非局部均值对图像进行去噪时,使用双缓冲区来存储图像,消除滤波系数和噪声之间的相关性。利用两个缓冲区之间的差值构建出一个权值地图,作为自适应采样的依据,从而使得合成图像时能够有针对性的进行采样,最终优化直接光照的绘制效果,提高其绘制效率。实验结果表明,该方法优于香农熵等经典方法。
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