基于matlab bm3d算法图像去噪代码

BM3D（Block Matching 3D）是一种图像去噪算法，基于块匹配和3D变换的思想。以下是基于MATLAB实现的BM3D算法的代码。

首先，导入需要的图像到MATLAB中：

clean_image = imread('clean_image.png');
noisy_image = imread('noisy_image.png');

然后，对噪声图像进行预处理，将其转换为灰度图像：

noisy_image_gray = rgb2gray(noisy_image);

接下来，定义BM3D函数，该函数使用MATLAB中的bm3d函数进行去噪：

denoised_image = bm3d(noisy_image_gray);

最后，将去噪后的图像保存到本地：

imwrite(denoised_image, 'denoised_image.png');

完成以上步骤后，得到的denoised_image.png就是经过BM3D算法去噪后的图像。

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际使用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。此外，MATLAB中还有其他的图像去噪算法可以尝试，如基于小波变换的去噪方法、非局部均值去噪等。不同的算法可能适用于不同类型的噪声，选择合适的算法可以获得更好的去噪效果。

相关问题

matlab基于图像聚类的bm3d图像去噪算法

BM3D（Block-Matching 3D）是一种基于图像块匹配的图像降噪算法，它利用了图像的局部相似性。

在Matlab中，使用BM3D算法进行图像去噪的步骤大致如下：首先，将输入的图像分割成许多重叠的块，然后对这些块进行分组和匹配，找到它们之间的相似性。接着，对每个分组进行3D变换，将块的相似性进一步增强。最后，在变换域内对每个块进行阈值处理，将高频噪声滤除，并使用逆变换将图像恢复到原始域。

在Matlab中实现BM3D算法，可以使用自带的图像处理工具箱进行图像块的划分和匹配，以及一些基本的数字信号处理工具函数。此外，Matlab还提供了一些优化和并行计算的工具，可以加速BM3D算法的处理过程。

需要注意的是，BM3D算法对参数设置较为敏感，需要对图像的特性以及噪声的性质有一定的了解才能进行有效的去噪。同时，算法的运行时间和内存消耗也较大，因此在实际使用中需要进行一定的优化和适当的控制。

总的来说，Matlab基于图像聚类的BM3D图像去噪算法是一种有效的图像降噪方法，可以在一定程度上提高图像质量，但需要根据具体情况进行参数调整和优化。

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。