NLM大型图像去噪C代码

NLM (Non-local Means) 是一种常用的图像去噪算法，它基于每个像素点周围相似区域的信息来估计其噪声分量。以下是基本的C代码实现思路：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// NLM核心计算函数
void nlm_mean(float* img, float* noise_map, int width, int height, float h, float t, float win_size, float* dest) {
    // 其他辅助变量
    float avg = 0.0f, weight_sum = 0.0f;
    int x, y, d_x, d_y;

    for(x = win_size / 2; x < width - win_size / 2; ++x) {
        for(y = win_size / 2; y < height - win_size / 2; ++y) {
            avg = 0.0f;
            weight_sum = 0.0f;

            for(d_x = -win_size / 2; d_x <= win_size / 2; ++d_x) {
                for(d_y = -win_size / 2; d_y <= win_size / 2; ++d_y) {
                    float dist = sqrt((x + d_x - img_width/2)*(x + d_x - img_width/2) + (y + d_y - img_height/2)*(y + d_y - img_height/2));
                    if(dist <= h) {
                        avg += img[x + d_x][y + d_y];
                        weight_sum += 1 / (dist * dist);
                    }
                }
            }

            if(weight_sum > 0) {
                dest[x][y] = img[x][y] - (avg / weight_sum); // 更新目标像素
                noise_map[x][y] = abs(img[x][y] - dest[x][y]); // 记录噪声强度
            } else {
                dest[x][y] = img[x][y]; // 如果没有找到足够近的像素，直接保留原值
            }
        }
    }
}

int main() {
    // 初始化图像、噪声地图和结果缓冲区
    // ... (具体的初始化代码)

    nlm_mean(img_data, noise_map, img_width, img_height, h, t, win_size, dest_data);

    // 结果处理
    // ... (保存或显示去噪后的图像)

    return 0;
}

这个代码段展示了非局部均值算法的基本框架，实际应用中还需要处理输入输出文件、读取原始图像以及调整超参数h、t和窗口大小(win_size)等。