使用BM3D进行图像去噪

BM3D是一种经典的图像去噪算法，它基于块匹配和3D变换来降低噪声。以下是使用Python中的skimage库实现BM3D去噪的代码示例：

from skimage.restoration import denoise_bm3d
from skimage import io, img_as_float

# 读取带噪声的图像
noisy_img = img_as_float(io.imread('noisy_image.png'))

# 使用BM3D去噪
denoised_img = denoise_bm3d(noisy_img, sigma_psd=0.2, stage_arg=(4, 4))

# 保存去噪后的图像
io.imsave('denoised_image.png', denoised_img)

在上面的代码中，我们首先使用skimage库读取带噪声的图像，然后使用denoise_bm3d()函数进行BM3D去噪。其中，sigma_psd参数指定了噪声的标准差，stage_arg参数指定了块匹配的阶段数和每个阶段的块大小。最后，我们使用imsave()函数保存去噪后的图像。