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【图像去噪】利用非局部均值(NLM)滤波的Matlab代码.md

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简介：
本Markdown文档提供了使用MATLAB实现非局部均值（NLM）滤波器以去除图像噪声的详细代码和说明。通过此方法，可以有效降低图像中的噪声同时保持细节清晰度。 【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波的图像去噪MATLAB源码 本段落档介绍了如何使用非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法进行图像去噪，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过这种方法，可以有效地去除噪声同时保持图像细节和结构特征。 文档内容包括： 1. 非局部均值滤波的基本原理介绍 2. MATLAB源码的详细解释与注释 3. 实验结果展示及其分析 读者可以通过学习本段落档来理解NLM算法的工作机制，并在实际项目中应用该方法解决图像去噪问题。

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  • 【图像去噪】利用非局部均值(NLM)滤波的Matlab代码.md
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    本Markdown文档提供了使用MATLAB实现非局部均值（NLM）滤波器以去除图像噪声的详细代码和说明。通过此方法，可以有效降低图像中的噪声同时保持细节清晰度。 【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波的图像去噪MATLAB源码 本段落档介绍了如何使用非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法进行图像去噪，并提供了相应的MATLAB代码实现。通过这种方法，可以有效地去除噪声同时保持图像细节和结构特征。 文档内容包括： 1. 非局部均值滤波的基本原理介绍 2. MATLAB源码的详细解释与注释 3. 实验结果展示及其分析 读者可以通过学习本段落档来理解NLM算法的工作机制，并在实际项目中应用该方法解决图像去噪问题。
     
  • 利用MATLAB实现基于非局部均值滤波(NLM)的图像去噪算法
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    本研究采用MATLAB软件平台，设计并实现了基于非局部均值（NLM）方法的先进图像去噪技术。通过优化算法参数，有效提升了图像处理效果，特别是在保持图像细节和纹理的同时减少噪声干扰方面表现出色。 基于MATLAB使用非局部均值滤波（NLMeans）算法实现图像去噪。
     
  • 【MATLAB代码】-【图像去噪】-非局部均值滤波方法.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的非局部均值滤波算法，用于有效去除图像噪声。通过下载该代码包，用户可以轻松地对各类受噪声污染的图片进行处理和优化。 非局部均值滤波步骤如下： 1. 确定邻域窗口半径d、搜索窗口半径D以及高斯函数平滑参数h。 2. 扩展图像边界，确保在处理过程中不会超出图像范围。 3. 在扩展后的图中选取一个以像素为中心的邻域窗口W1。 4. 限制移动的邻域窗口W2的位置，使其不越界于搜索范围内。 5. 移动的邻域窗口W2在其可活动区域内滑动。当它与固定不动的邻域窗口W1重叠时，则跳过该位置继续下一个位置的操作。 6. 计算权值公式如下： 其中V(x)和V(y)分别代表以x,y为中心的邻域矩阵，而它们之间的距离以及归一化系数Z(x)则通过特定计算得出。 7. 当W1中心像素遍历到搜索窗口内最后一个位置时，需要对移动的邻域窗口内的所有像素值进行加权求和操作。 8. 将步骤7中得到的结果除以归一化系数Z(x)，然后用此结果替换固定不动的邻域窗口W1中的中心像素值。 9. 逐步移动固定不动的邻域窗口，重复执行从第4步开始的操作直至无法再移动为止。 此外，在实现该程序时还需要完成以下任务： - 展示原图像、去除噪声后的图像和恢复出的图像； - 计算去噪算法产生的均方误差（MSE）值。
     
  • 非局部均值滤波(NLM)
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    非局部均值滤波(NLM)是一种先进的图像处理技术，通过比较图像中的相似像素块来去除噪声，同时保持细节和纹理。 使用NLM对高斯噪声、乘性噪声和椒盐噪声进行性能测试，并查看其源代码。
     
  • 基于MATLAB的非局部均值(NLM)滤波图像降噪方法
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    本研究探讨了利用MATLAB实现非局部均值（NLM）算法进行图像去噪的技术细节和应用效果。通过优化参数设置，提高了图像处理的质量与效率。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：基于 MATLAB 的非局部均值（NLM）滤波图像去噪 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • NLM（非局部均值）图像去噪算法IP详解.pdf
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    本文档深入探讨了NLM（非局部均值）算法在图像去噪中的应用原理和实现细节。通过详细解析该技术背后的理论基础与优化方法，为读者提供全面理解及实际操作指导。 非局部均值（NLM）是一种用于降噪的算法，在该算法中，每个像素的新值是由位于一个较大矩形区域内的所有相同大小的小矩形区域内像素共同决定的，这个较大的矩形被称为“搜索窗口”，而较小的矩形则分别是包含目标像素的“中心补丁”和用来寻找相似性的其他小矩形称为“搜索补丁”。算法会根据每个搜索补丁与中心补丁之间的距离来赋予其权重，并计算出所有这些带权值的搜索patch中对应像素的新值，从而得到最终输出图像中的该像素新值。
     
  • 基于MATLAB的非局部均值滤波(NLM)程序
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    本简介介绍了一套利用MATLAB编写的非局部均值（NLM）滤波程序，用于图像去噪处理。通过借鉴像素间相似性原理，该算法有效保护了图像细节特征。 非局部均值滤波（NLM）的matlab程序包含详细注释及相关文档。该代码是个人学习过程中整理所得。
     
  • 基于非局部均值的图像去噪（MATLAB）
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    本项目采用MATLAB实现基于非局部均值算法的图像去噪技术，有效去除噪声同时保持图像细节。 非局部均值算法用于图像去噪的Matlab程序，可以直接运行但速度较慢。
     
  • 非局部均值去噪的MATLAB源码
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    本资源提供基于非局部相似性原理实现图像去噪功能的MATLAB代码，适用于处理各种噪声污染的灰度和彩色图像，能够有效保持图像细节。 非局部均值是一种经典的去噪算法，它利用空间域中的相似块来进行图像处理。你可以寻找并下载可以直接使用的非局部均值去噪的MATLAB源代码。
     
  • Matlab卷积神经网络图像去噪代码 - ImageDenoise: 基于MATLAB的传统图像去噪算法实现（包括均值滤波、中值滤波和非局部均值...）
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    本项目提供基于MATLAB的图像去噪解决方案，涵盖了传统方法如均值滤波、中值滤波及非局部均值等技术，并引入了卷积神经网络进行深度学习去噪。 ### 项目介绍 #### 1.1 背景 该项目旨在研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，并采用DnCNN模型进行实验。为了对比该方法的效果，还实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 #### 1.2 噪声强度与类型 项目中的五种算法处理的噪声为高斯白噪声，其强度分别为10, 15, 20...60, 65, 和70等值。 #### 1.3 指标评价 去噪效果通常通过峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM进行评估。一般来说，PSNR越大表示算法的去噪性能越好；而SSIM取值范围为0到1之间，越接近于1则表明该算法的效果更佳。 ### 数据集介绍 项目中仅使用了Set12数据集中的图片（即位于“Set12”目录下的共十二张图像）。如需增加更多数据进行测试，则可以在代码里调整相应的路径设置以添加新的数据集文件夹。 ### 代码简介 对于均值滤波、中值滤波和非局部均值滤波NLM，MATLAB提供了现成的函数可以直接调用。而BM3D与DnCNN算法对应的源码则是从其他地方克隆并经过一些调整后使用的。