matlab非局部均值去噪

MATLAB中的非局部均值去噪（Non-local Means Denoising）是一种图像去噪技术，它不仅能够消除图像中的噪声，还能够保持图像的纹理细节。非局部均值去噪的思想是利用图像中相似区域的信息进行噪声估计和去除。

该方法首先在图像中寻找与每个像素相似的区域，然后计算这些相似区域中像素的加权平均值来估计噪声。具体步骤如下：

1. 首先，选取一个窗口大小和搜索半径，用于定义相似区域的范围。窗口大小决定了要计算平均值的邻域大小，而搜索半径决定了要搜索相似区域的范围。

2. 对于图像中的每个像素，定义一个相似度权重，用于衡量其与相似区域中其他像素的相似程度。这可以通过比较像素值的差异来计算，相似度越高，权重就越大。

3. 根据相似度权重对相似区域中的像素进行加权平均值计算，以得到每个像素的噪声估计。加权平均值可以通过对相似区域中每个像素乘以其相应的权重，并求和后进行归一化得到。

4. 最后，将噪声估计值减去原始图像像素值，得到去噪后的图像。

非局部均值去噪方法相对简单，易于实现，并且在去除高斯噪声、椒盐噪声等噪声类型上效果良好。然而，该方法的缺点是计算复杂度较高，尤其是在大尺寸图像上处理时速度较慢。因此，在实际应用中，需要根据图像大小和噪声类型来选择适当的非局部均值去噪参数，以达到较好的去噪效果和计算效率。

相关问题

图像非局部均值去噪matlab代码

以下是使用Matlab实现图像非局部均值去噪的代码：

% 读取待去噪图像
I = imread('lena.png');
% 将图像转换为灰度图像
I = rgb2gray(I);
% 加入高斯噪声
sigma = 20;
J = imnoise(I, 'gaussian', 0, (sigma/255)^2);

% 设置非局部均值去噪参数
window_size = 7; % 滑动窗口大小
patch_size = 3; % 每个滑动窗口中的块大小
h = sigma; % 控制平滑程度的参数

% 非局部均值去噪
K = zeros(size(J));
for i = 1:size(J, 1)
    for j = 1:size(J, 2)
        % 获取当前滑动窗口及其坐标
        row_min = max(1, i-window_size);
        row_max = min(size(J, 1), i+window_size);
        col_min = max(1, j-window_size);
        col_max = min(size(J, 2), j+window_size);
        patch = J(row_min:row_max, col_min:col_max);
        patch_row = i-row_min+1;
        patch_col = j-col_min+1;
        
        % 获取当前块及其坐标
        blk_row_min = max(1, patch_row-patch_size);
        blk_row_max = min(window_size*2+1, patch_row+patch_size);
        blk_col_min = max(1, patch_col-patch_size);
        blk_col_max = min(window_size*2+1, patch_col+patch_size);
        blk = patch(blk_row_min:blk_row_max, blk_col_min:blk_col_max);
        
        % 计算相似度权重
        w = exp(-(sum(sum((blk-J(i,j)).^2)))/(h^2));
        
        % 计算加权平均值
        K(i,j) = sum(sum(w.*patch(row_min:row_max, col_min:col_max)))/sum(sum(w));
    end
end

% 显示去噪后的图像
figure, imshow(K, []);
title('Non-local Means Denoising');

上述代码中使用了一个嵌套的循环来对每个像素进行非局部均值去噪处理。具体来说，对于每个像素，先获取它所在的滑动窗口及其坐标，然后在滑动窗口中找到包含当前像素的块，计算该块与当前像素的相似度权重，最后根据相似度权重计算加权平均值并将其赋给当前像素。最终得到去噪后的图像K，并显示出来。

帮我写一段对图像进行非局部均值去噪的matlab代码

好的，以下是一个简单的 MATLAB 代码示例，实现了非局部均值去噪：

function [out] = NLMdenoise(img, patch_size, window_size, h)

% img: 输入图像
% patch_size: 图像块大小
% window_size: 搜索窗口大小
% h: 平滑参数

% 将图像转换为 double 类型
img = im2double(img);

% 计算图像块的半径
patch_radius = floor(patch_size/2);

% 计算搜索窗口的半径
window_radius = floor(window_size/2);

% 复制输入图像，以便在图像边缘应用非局部均值去噪
img_padded = padarray(img,[window_radius+patch_radius,window_radius+patch_radius],'symmetric');

% 初始化输出图像
out = zeros(size(img));

% 遍历所有像素
for i = 1:size(img,1)
    for j = 1:size(img,2)
        
        % 计算当前图像块的位置
        patch_row_start = i;
        patch_row_end = i + patch_size - 1;
        patch_col_start = j;
        patch_col_end = j + patch_size - 1;
        
        % 获取当前图像块
        patch = img_padded(patch_row_start:patch_row_end, patch_col_start:patch_col_end);
        
        % 初始化权重和像素值
        weight_total = 0;
        pixel_total = 0;
        
        % 遍历搜索窗口内的所有像素
        for m = i-window_radius:i+window_radius
            for n = j-window_radius:j+window_radius
                
                % 计算当前搜索窗口内的图像块的位置
                window_row_start = m;
                window_row_end = m + patch_size - 1;
                window_col_start = n;
                window_col_end = n + patch_size - 1;
                
                % 获取当前搜索窗口内的图像块
                window_patch = img_padded(window_row_start:window_row_end, window_col_start:window_col_end);
                
                % 计算当前图像块和搜索窗口内的图像块之间的欧氏距离
                diff = patch - window_patch;
                distance = sum(diff(:).^2);
                
                % 计算权重
                weight = exp(-distance/h^2);
                
                % 累加像素值和权重
                pixel_total = pixel_total + window_patch * weight;
                weight_total = weight_total + weight;
            end
        end
        
        % 计算平均像素值
        out(i,j) = pixel_total/weight_total;
        
    end
end

end

要使用这个函数，只需将图像、图像块大小、搜索窗口大小和平滑参数传递给函数即可。例如，要对名为 "img.png" 的图像进行非局部均值去噪，可以使用以下代码：

img = imread('img.png');
patch_size = 7;
window_size = 21;
h = 0.1;
out = NLMdenoise(img, patch_size, window_size, h);
imshow(out);

请注意，此代码仅用于演示目的，可能需要根据您的应用场景进行修改和优化。