matlab非局部均值滤波

MATLAB非局部均值滤波是一种图像处理技术，用于去除图像中的噪声并增强图像的清晰度。与传统的局部均值滤波不同，非局部均值滤波在计算像素值时不仅考虑周围邻域的像素，还考虑与该像素相似的整个图像区域。

非局部均值滤波的基本思想是在图像中寻找与当前像素相似的像素块，并计算这些像素块的平均值，然后用该平均值来代替当前像素的值。由于考虑了整个图像区域，因此非局部均值滤波能够更精确地去除噪声，并保留原始图像中的细节信息。

在MATLAB中，可以使用内置的nlfilter函数来实现非局部均值滤波。该函数需要输入图像和滤波器的大小，以及一个计算像素块相似度的函数。该函数一般选择像素值的欧几里得距离来衡量像素块之间的相似度。

总之，MATLAB非局部均值滤波是一种有效的图像处理技术，能够去除噪声并增强图像的清晰度。

相关问题

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。

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