NLM代码的C++实现

在C++中实现NLM（非局部均值）算法通常会涉及一些复杂的数学运算和数据结构。以下是一个简化的例子，展示了如何实现基本的NLM框架：

#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/imgproc.hpp>

// 假设我们有一个cv::Mat类型的输入图像
cv::Mat noisy_image, denoised_image;

// 定义NLM参数
int patch_size = 5;
double noise_std_deviation = 0.01; // 假设噪声标准差

void nlm_denoising(const cv::Mat& src, cv::Mat& dst) {
    int rows = src.rows, cols = src.cols;
    for (int y = patch_size / 2; y < rows - patch_size / 2; ++y) {
        for (int x = patch_size / 2; x < cols - patch_size / 2; ++x) {
            std::vector<cv::Point> neighbors(y - patch_size / 2, y + patch_size / 2 + 1, x - patch_size / 2, x + patch_size / 2 + 1);
            cv::Mat patch(src, cv::Rect(x, y, patch_size, patch_size), cv::ACCESS_READ);
            cv::Mat avg_patch;
            double sum = 0;
            for (const auto &neighbor : neighbors) {
                cv::Mat neighbor_patch(src, cv::Rect(neighbor.x, neighbor.y, patch_size, patch_size), cv::ACCESS_READ);
                sum += cv::norm(patch - neighbor_patch, CV_NORM_L2);
                avg_patch += neighbor_patch;
            }
            avg_patch /= static_cast<double>(neighbors.size());
            denoised_image.at<Vec3b>(y, x) = patch.at<Vec3b>() + (patch - avg_patch).mul(noise_std_deviation * noise_std_deviation / sum);
        }
    }
}

int main() {
    // 先读取图像并处理噪声
    // noisy_image = ... 加入噪声操作 ...

    // 调用NLMeans去噪
    nlm_denoising(noisy_image, denoised_image);

    // 显示原始和处理后的图像
    // cv::imshow("Noisy Image", noisy_image);
    // cv::imshow("Denoised Image", denoised_image);

    // 等待用户按键退出
    cv::waitKey(0);
    return 0;
}

请注意，这只是一个非常基础的版本，实际应用中可能还需要考虑更多细节，如缓存、多线程优化以及更高效的相似度计算。此外，你可能需要借助OpenCV库提供的函数来加速计算过程。