Non-local means
অ-স্থানীয় মাধ্যম হল চিত্র প্রক্রিয়াকরণের একটি অ্যালগরিদম যা চিত্র ডিনোইজিংয়ের জন্য। "স্থানীয় গড়" ফিল্টারগুলির বিপরীতে, যা চিত্রটি মসৃণ করার জন্য একটি লক্ষ্য পিক্সেলের চারপাশে পিক্সেলগুলির একটি গোষ্ঠীর গড় মান নেয়, অ-স্থানীয় অর্থ ফিল্টারিং চিত্রের সমস্ত পিক্সেলের গড় নেয়, এই পিক্সেলগুলি লক্ষ্য পিক্সেলের সাথে কতটা মিল তার দ্বারা ওজন করা হয়। এর ফলে স্থানীয় গড় অ্যালগরিদমের তুলনায় অনেক বেশি পোস্ট-ফিল্টারিং স্পষ্টতা এবং ছবিতে বিশদ বিবরণের কম ক্ষতি হয়। যদি অন্যান্য সুপরিচিত ডিনোইজিং কৌশলগুলির সাথে তুলনা করা হয়, অ-স্থানীয় উপায়গুলি "পদ্ধতি গোলমাল" যোগ করে (অর্থাৎ। ডিনোইজিং প্রক্রিয়ায় ত্রুটি) যা দেখতে সাদা শব্দের মতো, যা কাম্য কারণ এটি সাধারণত ডিনোইজড পণ্যে কম বিরক্তিকর। সম্প্রতি অ-স্থানীয় মাধ্যমগুলি অন্যান্য চিত্র প্রক্রিয়াকরণ অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে যেমন ডিইন্টারলেসিং, ভিউ ইন্টারপোলেশন এবং গভীরতার মানচিত্র নিয়মিতকরণের জন্য প্রসারিত করা হয়েছে। সংজ্ঞা ধরুন একটি চিত্রের ক্ষেত্রফল, এবং চিত্রের মধ্যে দুটি বিন্দু রয়েছে। তারপর, অ্যালগরিদমটি হলঃ যেখানে বিন্দুতে চিত্রটির ফিল্টার করা মান, বিন্দুতে চিত্রটির ফিল্টার না করা মান, ওজন ফাংশন, এবং ইন্টিগ্রাল মূল্যায়ন করা হয়। সাধারণ ওজন ফাংশন দ্বারা প্রদত্ত একটি স্বাভাবিককরণ ফ্যাক্টর হল ওজন ফাংশনটির উদ্দেশ্য, বিন্দুতে চিত্রটি বিন্দুর চিত্রের সাথে কতটা ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত তা নির্ধারণ করা। এটি অনেক রূপ নিতে পারে। গাউসীয় ওজন ফাংশন একটি গড় এবং একটি পরিবর্তনশীল মানক বিচ্যুতি সহ একটি স্বাভাবিক বন্টন স্থাপন করেঃ ফিল্টারিং পরামিতি (অর্থাৎ, মানক বিচ্যুতি) কোথায় এবং এটি পার্শ্ববর্তী চিত্র বিন্দুর মানগুলির স্থানীয় গড় মান। বিচ্ছিন্ন অ্যালগরিদম একটি ছবির জন্য, পৃথক পিক্সেল সহ, একটি পৃথক অ্যালগরিদম প্রয়োজন। যেখানে, আবারও, বিন্দুতে চিত্রটির অ-ফিল্টারকৃত মান। এর দ্বারা দেওয়া হয়ঃ তারপর, একটি গাউসিয়ান ওজন ফাংশনের জন্য, যেখানে দ্বারা দেওয়া হয়ঃ যেখানে এবং পিক্সেলের একটি বর্গক্ষেত্র এবং এই অঞ্চলে পিক্সেলের সংখ্যা। দক্ষ বাস্তবায়ন অ-স্থানীয় মাধ্যম অ্যালগরিদমের গণনামূলক জটিলতা ছবিতে পিক্সেলের সংখ্যায় দ্বিঘাত, যা সরাসরি প্রয়োগ করা বিশেষভাবে ব্যয়বহুল করে তোলে। বাস্তবায়নের গতি বাড়ানোর জন্য বেশ কয়েকটি কৌশল প্রস্তাব করা হয়েছিল। একটি সহজ বৈকল্পিক প্রতিটি পিক্সেলের গড় গণনাকে পুরো চিত্রের পরিবর্তে পিক্সেলকে কেন্দ্র করে একটি অনুসন্ধান উইন্ডোতে সীমাবদ্ধ করে। আরেকটি অনুমান দুটি পিক্সেলের মধ্যে সাদৃশ্য উইন্ডো গণনা করতে সমষ্টি-ক্ষেত্রের টেবিল এবং দ্রুত ফুরিয়ার রূপান্তর ব্যবহার করে, ফলাফলের তুলনীয় গুণমান সংরক্ষণ করার সময় 50 গুণক দ্বারা অ্যালগরিদমকে ত্বরান্বিত করে। আরও দেখুন অ্যানিসোট্রপিক ডিফিউশন ডিজিটাল ইমেজ প্রসেসিং শব্দ হ্রাস ননলোকাল অপারেটর সিগন্যাল প্রসেসিং মোট বৈচিত্র্য সীমাবদ্ধ বৈচিত্র্য মোট বৈচিত্র্য রেফারেন্স বহিরাগত লিঙ্ক টিউটোরিয়াল নন-লোকাল ইমেজ ডিনাইজিং-এর সাম্প্রতিক প্রবণতা, কোড এবং অনলাইন প্রদর্শন পেটেন্ট সহ 2005 সালের আই. ই. ই. ই কাগজ উদ্ধৃত করে যেখানে এন. এল. এম-কে একটি নতুন কৌশল হিসাবে দাবি করা হয়েছিল চিত্র প্রক্রিয়াকরণ চিত্র শব্দ হ্রাস কৌশল