logMMSE降噪算法

引用\[1\]: 非局部方法在去噪性能上优于局部方法，特别是对于高斯噪声。然而，NLM方法存在明显的不足，仍然有很大的改进空间，比如：较高的计算复杂度、相似性权重的计算公式受噪声影响较大和去噪参数确定不准等。引用\[3\]: 目前已有的许多图像去噪方法大多是基于“局部平滑”（例如，传统的均值滤波器和高斯滤波器）。虽然这类方法是有效的，但由于缺乏自适应性会导致图像模糊。从下面四幅灰度图像可以看出，它们都含有很多相似重复的纹理信息，考虑在大多数图像中出现的冗余信息，研究人员发现图像的自相似性可以应用于图像去噪领域。2005年，Buades等人首次提出了一种非局部均值（NLM）去噪算法。该算法充分利用图像中的自相似性达到去噪的目的，首先通过计算邻域间的欧式距离得到相似性权值，然后使用相似像素的加权平均得到去噪图像。这种计算权值的方法仅与图像块的相似性有关，与位置无关因此很好的避免了虚假纹理的产生。与传统的去噪算法相比，NLM算法具有算法简单、去噪性能好、易于改进和扩展的特点。

根据提供的引用内容，logMMSE降噪算法并未被直接提及。然而，根据已有的图像去噪方法，我们可以推测logMMSE降噪算法可能是一种基于局部平滑的方法。与传统的均值滤波器和高斯滤波器相比，logMMSE降噪算法可能具有更好的自适应性，以避免图像模糊。然而，具体的算法细节和性能表现需要进一步的研究和了解。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [经典图像去噪算法概述](https://blog.csdn.net/SmartLab307/article/details/127271140)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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