非局部均值滤波matlab完整代码

非局部均值滤波（Non-local Means Denoising）是一种基于图像自相似性的去噪技术，它会考虑像素周围所有位置的相似像素来决定每个像素的新值。在MATLAB中，你可以使用`nlmeans`函数来实现这个过程。下面是一个简单的非局部均值滤波的MATLAB代码示例：

% 导入图像
img = imread('your_image.jpg'); % 替换为你需要处理的图片路径

% 定义滤波参数
patchSize = 5; % 尺寸，通常较小值如3-7效果较好
sigma = 1; % 变异系数，控制搜索范围

% 开始非局部均值滤波
denoised_img = imfilter(img, ones(patchSize) / patchSize^2, 'replicate', 'nonlocalmeans', sigma);

% 显示原图和去噪后的图像
subplot(1, 2, 1), imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1, 2, 2), imshow(denoised_img);
title('Denoised Image');

% 存储结果
imwrite(denoised_img, 'denoised_image.jpg');

%

相关问题

一维非局部均值滤波matlab代码

以下是一维非局部均值滤波的Matlab代码：

function output = nonLocalMeans(input, h, patchSize, windowSize)

% input: 输入图像
% h: 控制平滑程度的参数
% patchSize: 每个块的大小
% windowSize: 搜索窗口的大小

% padding
padSize = floor(patchSize/2);
inputPad = padarray(input, [0, padSize], 'symmetric', 'both');

% 初始化输出图像
output = zeros(size(input));

% 遍历每个像素
for i = 1:size(input, 2)
% 获取当前像素的块
patch = inputPad(:, i:i+patchSize-1);
% 初始化权重和像素值
weightSum = 0;
pixelSum = 0;
% 遍历搜索窗口内的每个像素
for j = max(1, i-windowSize):min(size(input, 2), i+windowSize)
% 获取当前像素的块
patch2 = inputPad(:, j:j+patchSize-1);
% 计算块之间的欧氏距离
dist = sum(sum((patch-patch2).^2));
% 计算权重
weight = exp(-dist/h);
% 累加权重和像素值
weightSum = weightSum + weight;
pixelSum = pixelSum + weight*input(j);
end
% 更新输出图像
output(i) = pixelSum/weightSum;
end

end

非局部均值滤波matlab

非局部均值滤波（Non-local Means Filtering）是一种图像去噪方法，它利用图像中相似区域的信息对每一个像素进行滤波。这种方法可以保留图像的细节，同时去除噪声。Matlab中可以使用“nlfilter”函数实现非局部均值滤波。下面是一个示例代码：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

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

% 定义滤波器大小和相似窗口大小
filter_size = [5 5];
window_size = [11 11];

% 定义非局部均值滤波函数
nlm_filter = @(x) mean2(x) + std2(x - mean2(x)) * mean2(abs(x - mean2(x))) / (std2(x) + eps);

% 应用非局部均值滤波
denoise_img = nlfilter(noise_img, window_size, nlm_filter);

% 显示原始图像和去噪后的图像
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(noise_img);
title('Noisy Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(denoise_img);
title('Denoised Image');

在这个示例中，我们首先读取了一张图像，并添加了高斯噪声。然后，定义了滤波器大小和相似窗口大小，并使用“nlfilter”函数应用了非局部均值滤波。最后，我们显示了原始图像和去噪后的图像。