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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。
具体实现过程如下 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 ima100*ones(100); ima(50:100,:)50; ima(:,50:100)2*ima(:,50:100); fsfspecial(average); imaimfilter(ima,fs,symmetric);
% add some noise sigma10; rimaimasigma*randn(size(ima));
% show it imagesc(rima) drawnow
% denoise it fimaNLmeansfilter(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);
3 参考文献 文章中一些内容引自网络会注明出处或引用为参考文献难免有未尽之处如有不妥请随时联系删除。 [1]孙忠贵.非局部均值滤波器研究及应用[D].南京航空航天大学[2023-08-05].
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4 Matlab代码实现
