Non-local means
બિન-સ્થાનિક માધ્યમ એ ઇમેજ ડીનોઇઝિંગ માટે ઇમેજ પ્રોસેસિંગમાં એક અલ્ગોરિધમ છે. "સ્થાનિક સરેરાશ" ગાળકોથી વિપરીત, જે છબીને સરળ બનાવવા માટે લક્ષ્ય પિક્સેલની આસપાસના પિક્સેલ્સના જૂથનું સરેરાશ મૂલ્ય લે છે, બિન-સ્થાનિક અર્થ ફિલ્ટરિંગ છબીમાં તમામ પિક્સેલ્સનો સરેરાશ લે છે, જે આ પિક્સેલ્સ લક્ષ્ય પિક્સેલ સાથે કેટલા સમાન છે તેના આધારે ભારિત થાય છે. આના પરિણામે સ્થાનિક સરેરાશ અલ્ગોરિધમ્સની તુલનામાં ફિલ્ટરિંગ પછીની સ્પષ્ટતા ઘણી વધારે થાય છે અને છબીમાં વિગતવાર ઓછી ખોટ થાય છે. જો અન્ય જાણીતી ડીનોઇઝિંગ તકનીકો સાથે સરખામણી કરવામાં આવે, તો બિન-સ્થાનિક માધ્યમો "પદ્ધતિ ઘોંઘાટ" ઉમેરે છે (એટલે કે. ડીનોઇઝિંગ પ્રક્રિયામાં ભૂલ) જે વધુ સફેદ ઘોંઘાટ જેવું લાગે છે, જે ઇચ્છનીય છે કારણ કે તે સામાન્ય રીતે ડીનોઇઝ્ડ ઉત્પાદનમાં ઓછું ખલેલ પહોંચાડે છે. તાજેતરમાં બિન-સ્થાનિક માધ્યમોને અન્ય છબી પ્રક્રિયા કાર્યક્રમો જેમ કે ડીઇન્ટરલેસિંગ, વ્યૂ ઇન્ટરપોલેશન અને ડેપ્થ મેપ્સને નિયમિત કરવા માટે વિસ્તૃત કરવામાં આવ્યા છે. વ્યાખ્યા ધારો કે છબીનું ક્ષેત્રફળ છે, અને છબીની અંદર બે બિંદુઓ છે. પછી, અલ્ગોરિધમ છેઃ જ્યાં બિંદુ પર છબીનું ફિલ્ટર કરેલું મૂલ્ય છે, તે બિંદુ પર છબીનું અનફિલ્ટર્ડ મૂલ્ય છે, તે વેઇટિંગ ફંક્શન છે, અને ઇન્ટિગ્રલનું મૂલ્યાંકન કરવામાં આવે છે. એક સામાન્ય પરિબળ છે, જે સામાન્ય વજન કાર્યો દ્વારા આપવામાં આવે છે, વજન કાર્યનો હેતુ એ નક્કી કરવાનો છે કે બિંદુ પરની છબી બિંદુ પરની છબી સાથે કેટલી નજીકથી સંબંધિત છે. તે ઘણા સ્વરૂપો લઈ શકે છે. ગૌસીયન વજન કાર્ય સરેરાશ અને ચલ પ્રમાણભૂત વિચલન સાથે સામાન્ય વિતરણ સુયોજિત કરે છેઃ ફિલ્ટરિંગ પરિમાણ (એટલે કે પ્રમાણભૂત વિચલન) ક્યાં છે અને તે આસપાસના છબી બિંદુ મૂલ્યોનું સ્થાનિક સરેરાશ મૂલ્ય છે. ડિસ્ક્રીટ અલ્ગોરિધમ એક છબી માટે, ડિસ્ક્રીટ પિક્સેલ્સ સાથે, એક ડિસ્ક્રીટ અલ્ગોરિધમ જરૂરી છે. જ્યાં, ફરી એકવાર, બિંદુ પર છબીનું અનફિલ્ટર્ડ મૂલ્ય છે. તે આના દ્વારા આપવામાં આવે છેઃ પછી, ગૌસીયન વેઇટિંગ ફંક્શન માટે, જ્યાં આના દ્વારા આપવામાં આવે છેઃ જ્યાં અને તે આસપાસના પિક્સેલ્સનો ચોરસ પ્રદેશ છે અને તે પ્રદેશમાં પિક્સેલ્સની સંખ્યા છે. કાર્યક્ષમ અમલીકરણ બિન-સ્થાનિક માધ્યમ અલ્ગોરિધમનો કોમ્પ્યુટેશનલ જટિલતા છબીમાં પિક્સેલ્સની સંખ્યામાં દ્વિઘાત છે, જે તેને સીધા લાગુ કરવા માટે ખાસ કરીને ખર્ચાળ બનાવે છે. અમલીકરણને ઝડપી બનાવવા માટે ઘણી તકનીકો પ્રસ્તાવિત કરવામાં આવી હતી. એક સરળ પ્રકારમાં દરેક પિક્સેલ માટે સરેરાશની ગણતરીને સંપૂર્ણ છબીને બદલે પિક્સેલ પર કેન્દ્રિત શોધ વિંડોમાં મર્યાદિત કરવાનો સમાવેશ થાય છે. અન્ય અંદાજમાં બે પિક્સેલ્સ વચ્ચેની સમાનતા વિંડોની ગણતરી કરવા માટે સુમેડ-એરિયા કોષ્ટકો અને ઝડપી ફોરિયર ટ્રાન્સફોર્મનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, જે પરિણામની તુલનાત્મક ગુણવત્તાને જાળવી રાખીને 50 ના પરિબળ દ્વારા અલ્ગોરિધમને ઝડપી બનાવે છે. એનિસોટ્રોપિક ડિફ્યુઝન ડિજિટલ ઇમેજ પ્રોસેસિંગ નોઇઝ રિડક્શન નોનલોકલ ઓપરેટર સિગ્નલ પ્રોસેસિંગ ટોટલ વેરિએશન ડીનોઇઝિંગ બાઉન્ડેડ વેરિએશન ટોટલ વેરિએશન સંદર્ભો બાહ્ય કડીઓ ડીનોઇઝિંગ ટ્યુટોરિયલ નોન-લોકલ ઇમેજ ડીનોઇઝિંગમાં તાજેતરના વલણો, કોડ અને ઓનલાઇન પ્રદર્શન પેટન્ટ સાથે 2005 IEEE પેપરને ટાંકીને જ્યાં એન. એલ. એમ. ને નવી તકનીક તરીકે દાવો કરવામાં આવ્યો હતો