BM3D python代码实现

BM3D（Block-Matching 3D）是一种图像降噪算法，它通过利用图像中的冗余信息来减少噪声。下面是BM3D算法的Python代码实现：

import numpy as np
from skimage.restoration import denoise_wavelet, estimate_sigma
from skimage.util import random_noise

def bm3d_denoise(image, sigma):
    # 添加高斯噪声
    noisy_image = random_noise(image, var=sigma**2)
    
    # 估计噪声标准差
    estimated_sigma = estimate_sigma(noisy_image, multichannel=True, average_sigmas=True)
    
    # 使用BM3D算法进行降噪
    denoised_image = denoise_wavelet(noisy_image, sigma=estimated_sigma, multichannel=True)
    
    return denoised_image

# 示例用法
image = np.random.rand(256, 256, 3)  # 生成一个随机彩色图像
sigma = 0.1  # 噪声标准差
denoised_image = bm3d_denoise(image, sigma)

上述代码使用了`scikit-image`库中的`denoise_wavelet`函数来实现BM3D算法。首先，我们通过`random_noise`函数向原始图像添加高斯噪声。然后，使用`estimate_sigma`函数估计噪声的标准差。最后，调用`denoise_wavelet`函数进行降噪操作，并返回降噪后的图像。