说说基于非局部均值的图像去噪现状

关于基于非局部均值的图像去噪现状，我可以分享一些相关的信息和技术。该技术最初由D. L. Donoho于1995年提出，后来受到了Y. M. Lou等人的发展和完善。基于非局部均值的图像去噪方法是一种基于图像中局部相似性的算法，它通过计算图像像素与其它像素之间的相似度，从而去除噪声。该方法可以广泛应用于图像复原、视频处理等领域。同时，目前还有很多基于深度学习的图像去噪方法，这些方法在效果和速度上均有不错的表现。

相关问题

基于卷积Stacked AutoEncoder的图像去噪应用研究的国内外现状

国内外现状：

1.国内方面，近年来越来越多的研究关注基于卷积Stacked AutoEncoder的图像去噪应用，其中不乏一些具有代表性的论文和研究成果。例如，2018年，一篇题为“基于卷积Stacked AutoEncoder的图像去噪方法研究”的论文中，作者提出了一种基于卷积Stacked AutoEncoder的去噪方法，并针对不同的噪声类型进行了详细的研究和分析。

2.国外方面，同样有很多相关的研究。例如，2016年，一篇题为“基于卷积Stacked AutoEncoder的图像去噪方法”的论文中，作者提出了一种基于卷积Stacked AutoEncoder的图像去噪方法，并将其应用于医学图像的处理中，取得了较好的效果。此外，还有很多其他的研究也利用了卷积Stacked AutoEncoder来进行图像去噪，例如使用非局部均值和局部方差来对噪声进行建模等。

总的来说，基于卷积Stacked AutoEncoder的图像去噪应用在国内外都已经获得了不少的研究成果，并且在一些具体领域的应用中也取得了良好的效果。未来，随着计算机技术的不断发展，这方面的研究也将会更加深入和广泛。