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。
5星
