bm3d去噪matlab代码

BM3D是指基于块匹配和3D过滤的图像去噪算法。Matlab提供了BM3D的标准代码实现，以下是BM3D去噪Matlab代码的介绍：

首先，需要加入BM3D的Matlab路径，并确定输入参数，如图像、噪声水平、block_size等等；其次，将图像分块，并对每个块执行BM3D波形去噪操作；最后，对每个块的结果进行合并和去块伪影，得到最终的去噪图像。

Matlab代码如下：

1. 加入BM3D路径

addpath ('BM3D_path'); %将BM3D路径添加到Matlab路径中

2. 输入参数

输入图像和噪声水平sigma等参数，并将图像分块：

img = imread('image_path');
sigma = 25;
block_size = [8 8];

[num_block_row,num_block_col] = size(img ./ block_size);

3. BM3D波形去噪

对每个块执行BM3D波形去噪操作，得到去噪结果：

for i = 1:num_block_row
for j = 1:num_block_col
block = img((i-1)*block_size(1)+1:i*block_size(1), (j-1)*block_size(2)+1:j*block_size(2));
[Dn_1, ~] = BM3D(uint8(block), sigma); %BM3D的第1阶段
[Dn_2, ~] = BM3D((block-Dn_1), sigma); %BM3D的第2阶段
img_denoised_block((i-1)*block_size(1)+1:i*block_size(1), (j-1)*block_size(2)+1:j*block_size(2)) = Dn_1 + Dn_2;
end
end

4. 去块伪影

对每个块的结果进行合并和去块伪影，得到最终去噪图像：

img_denoised = bd_fusion_superresolution(img_denoised_block, img, sigma); %这一步是去块伪影

至此，BM3D算法去噪的Matlab代码就可以运行。需要注意的是，BM3D算法是一种计算量较大的算法，所以在运行时可能需要较长时间。另外，BM3D算法在处理图像时需要谨慎选择参数，否则可能会出现一些效果不佳的情况，所以建议在具体应用时进行参数调整。