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news 2025/10/1 0:32:50

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⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

Buades等人提出的非局部均值滤波器是一种用于图像去噪的方法，它能够有效地去除图像中的噪声，并保持图像的细节和边缘。

该方法的核心思想是利用图像中的非局部相似性来进行去噪。传统的均值滤波器只考虑局部邻域内的像素值，而非局部均值滤波器则考虑了整个图像中与当前像素相似的像素值。

步骤如下：
1. 首先，对于图像中的每个像素，选择一个固定大小的邻域窗口。该窗口的大小决定了滤波器的范围。
2. 然后，计算该窗口内每个像素与当前像素的相似性。相似性可以通过计算像素之间的欧氏距离或其他相似度度量来衡量。
3. 根据相似性计算出的权重，对邻域窗口内的像素进行加权平均。相似性越高的像素将具有更大的权重，从而更大程度上影响当前像素的值。
4. 重复以上步骤，对图像中的每个像素进行处理，得到去噪后的图像。

非局部均值滤波器的优点是能够保持图像的细节和边缘，同时去除噪声。它利用了图像中的全局信息，因此对于复杂的纹理和结构具有较好的去噪效果。此外，该方法还具有较好的计算效率，可以在实时应用中使用。

然而，非局部均值滤波器也存在一些缺点。首先，该方法对于大尺寸的窗口需要较高的计算成本，因此在处理大型图像时可能会变得很慢。其次，该方法对于噪声的强度和类型较为敏感，可能会在某些情况下产生伪影或模糊效果。

总体而言，Buades等人提出的非局部均值滤波器是一种有效的图像去噪方法，可以在实际应用中得到广泛的应用。

📚2 运行结果

主函数代码：

clear
clc
clf
colormap(gray)

% create example image
ima=100*ones(100);
ima(50:100,:)=50;
ima(:,50:100)=2*ima(:,50:100);
fs=fspecial('average');
ima=imfilter(ima,fs,'symmetric');

% add some noise
sigma=10;
rima=ima+sigma*randn(size(ima));

% show it
imagesc(rima)
drawnow

% denoise it
fima=NLmeansfilter(ima,5,2,sigma);

% show results
clf
subplot(2,2,1),imagesc(ima),title('original');
subplot(2,2,2),imagesc(rima),title('noisy');
subplot(2,2,3),imagesc(fima),title('filtered');
subplot(2,2,4),imagesc(rima-fima),title('residuals');