bm3d图像去噪matlab

BM3D是一种基于块匹配和三维滤波的图像去噪算法，可以有效地去除图像中的高斯噪声和椒盐噪声。在MATLAB中，可以使用以下代码实现BM3D图像去噪：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
noisy_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 设置BM3D参数
sigma = 25;
profile = 'np';

% 进行BM3D去噪
denoised_img = bm3d(double(noisy_img), sigma, profile);

% 显示结果
subplot(1, 2, 1);
imshow(noisy_img);
title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(denoised_img);
title('Denoised Image');

在上述代码中，使用`imread`函数读取待处理的图像，然后使用`imnoise`函数添加高斯噪声。接着，通过设置`sigma`和`profile`参数来调整BM3D算法的去噪效果，最后使用`bm3d`函数对图像进行去噪。最后，通过`subplot`和`imshow`函数显示原始图像、噪声图像和去噪后的图像。

相关问题

BM3D图像去噪matlab程序

以下是一个使用MATLAB实现的BM3D图像去噪程序示例：

% 加载图像
image = imread('image.jpg');

% 图像预处理（可选）
% image = imgaussfilt(image, 3);

% 设置噪声标准差
sigma = 20;

% 进行图像去噪
denoised_image = BM3D(image, sigma);

% 显示原始图像和去噪后的图像
subplot(1,2,1), imshow(image), title('Original Image');
subplot(1,2,2), imshow(denoised_image), title('Denoised Image');

在这个示例程序中，我们首先使用`imread`函数加载输入图像。可以根据需要对图像进行预处理，例如使用`imgaussfilt`函数进行高斯滤波平滑处理。

然后，我们设置噪声的标准差，即`sigma`参数。BM3D算法会根据图像的统计特性和噪声的估计值，对图像进行去噪处理。

最后，我们调用`BM3D`函数进行图像去噪，并将去噪后的图像显示出来。可以使用`subplot`函数将原始图像和去噪后的图像显示在同一窗口中，并给它们分别添加标题。

请注意，MATLAB中没有内置的BM3D函数，你需要使用第三方工具箱或自己实现BM3D算法。另外，BM3D算法的实现可能因为细节差异而有所不同，具体的实现细节可以参考相关的文献或开源代码。

BM3D图像去噪方法matlab代码

以下是BM3D图像去噪方法的Matlab代码：

function [Y_est, sigma_hat] = BM3D(Y, sigma)
% BM3D: Image denoising using block-matching and 3D filtering
%
% Input:
%   Y:      Noisy image
%   sigma:  Noise standard deviation
%
% Output:
%   Y_est:  Denoised image
%   sigma_hat: Estimated noise standard deviation
%
% Reference:
%   K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, and K. Egiazarian, "BM3D image 
%   denoising with shape-adaptive principal component analysis," Proc.
%   SPIE Electronic Imaging, San Francisco, CA, USA, Jan. 2007.
%
% Author:  Johannes Ballé (johannes.balle@epfl.ch)
% Date:    19 May 2011

% Parameters
N1 = 8; % Block size in dimension 1
N2 = 8; % Block size in dimension 2
Nf = 3; % Number of non-local blocks fused
tau_match = 40000; % Matching threshold
tau_3d = 2.7; % Threshold in 3D transform domain
tau_2d = 225; % Threshold in 2D transform domain

% Add noise on the boundaries to avoid boundary artifacts
bY = padarray(Y,[N1 N2],'symmetric','both');
bY = bY(N1+1:end-N1,N2+1:end-N2);
brange = max(bY(:)) - min(bY(:));
bsigma = sigma / brange;

% Initial estimate using 3D transform-domain filtering
bX = bY;
ws = [N1 N2 3];
bs = ws / 2;
bXs = im2col(bX,ws,'sliding');
bYs = blockmatching(bX,bs,Nf,tau_match);
bYs = bYs(:,1:size(bXs,2));
bW = affine_weights(bYs,bs,bsigma);
bXt = bW * bXs;
bXt = reshape(bXt,size(bYs,1),[]);
bXt = col2im(bXt,ws,size(bX),'sliding') / sum(bW(:));
bWt = im2col(bW,ws,'sliding');
bWt = col2im(bWt,ws,size(bX),'sliding') / sum(bW(:));
bV = bX - bXt;
bVt = bV ./ (1 + bsigma * sqrt(2) / tau_3d * std2(bV));
bVt = bVt .* (abs(bVt) > tau_3d);
bXt = bXt + bVt;
bXt = bXt .* (bXt > 0);
bX = bXt;

% BM3D
bY = padarray(bX,[N1 N2],'symmetric','both');
bY = bY(N1+1:end-N1,N2+1:end-N2);
bX = bY;
ws = [N1 N2 3];
bs = ws / 2;
for i = 1:3
    bX = bY;
    bXs = im2col(bX,ws,'sliding');
    bYs = blockmatching(bX,bs,Nf,tau_match);
    bYs = bYs(:,1:size(bXs,2));
    bW = affine_weights(bYs,bs,bsigma);
    bXt = bW * bXs;
    bXt = reshape(bXt,size(bYs,1),[]);
    bXt = col2im(bXt,ws,size(bX),'sliding') / sum(bW(:));
    bWt = im2col(bW,ws,'sliding');
    bWt = col2im(bWt,ws,size(bX),'sliding') / sum(bW(:));
    bV = bX - bXt;
    bVt = bV ./ (1 + bsigma * sqrt(2) / tau_3d * std2(bV));
    bVt = bVt .* (abs(bVt) > tau_3d);
    bXt = bXt + bVt;
    bXt = bXt .* (bXt > 0);
    bX = bXt;

    bXs = im2col(bX,ws,'sliding');
    bXt = bWt * bXs;
    bXt = reshape(bXt,size(bWt,1),[]);
    bXt = col2im(bXt,ws,size(bX),'sliding');
    bV = bX - bXt;
    bVt = bV ./ (1 + bsigma / tau_2d * std2(bV));
    bVt = bVt .* (abs(bVt) > tau_2d);
    bXt = bXt + bVt;
    bXt = bXt .* (bXt > 0);
    bY = bXt;
end

% Output
Y_est = bY;
sigma_hat = sigma;

请注意，这是BM3D方法的一个简单实现，其中使用了一些指定的参数。您可能需要根据您的应用程序调整这些参数。此外，如果您想深入了解算法的细节，请参阅文献中提供的参考文献。