基于非局部均值滤波的图像复原研究

# 1. 图像复原概述

在图像处理领域，图像复原是一项重要的任务。本章将对图像复原进行概述，包括其定义、意义、历史发展以及常见方法的简介。让我们一起来深入了解图像复原的基本概念和背景。

# 2. 非局部均值滤波原理

### 2.1 非局部均值滤波的基本概念

在图像处理中，非局部均值滤波是一种基于相似性原理的图像去噪方法。其基本概念是利用图像中相似像素的信息来进行去噪处理，具体来说，对于一幅图像的每一个像素，非局部均值滤波会计算该像素周围区域内的像素值之间的相似性，并根据相似性进行加权平均，从而达到去除噪声的效果。

### 2.2 非局部均值滤波算法流程

非局部均值滤波的算法流程主要包括以下几个步骤：

1. 对于图像中的每一个像素点，定义一个邻域窗口大小。
2. 遍历图像的每一个像素，计算该像素与邻域窗口内其他像素的相似性。
3. 基于相似性值，对邻域窗口内的像素进行加权平均，得到该像素的滤波结果。
4. 重复以上步骤，对整幅图像进行滤波处理。

### 2.3 非局部均值滤波在图像处理中的应用

非局部均值滤波在图像处理中被广泛应用于去除高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声类型。其优点在于能够保持图像的细节信息，同时有效去除噪声，使图像更加清晰、自然。非局部均值滤波在图像复原、图像增强等领域具有重要的作用，是一种常见且有效的图像处理算法。

# 3. 相关研究综述

#### 3.1 图像复原技术综述
图像复原是数字图像处理领域的一个重要研究方向，旨在通过一系列算法和方法，从损坏、模糊或噪声干扰的图像中还原出尽可能保持原始信息的图像。常见的图像复原技术包括基于滤波、插值、去噪等方法。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的图像复原方法也得到了广泛应用。

#### 3.2 非局部均值滤波在图像复原中的应用现状
非局部均值滤波作为一种经典的图像去噪方法，近年来在图像复原领域得到了广泛的研究和应用。其通过比