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NLM（非局部均值）图像去噪算法IP详解.pdf

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于非局部均值(NLM)的信号去噪方法.rar
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    本资源提供了一种基于非局部均值（NLM）算法的创新性信号去噪方案。通过借鉴图像处理中的成功技术，该方法旨在有效去除各类噪声，同时保持信号的重要特征不变。此压缩文件内含详细的文档和示例代码，适合于研究及实际应用参考。 非局部均值算法是近年来在图像处理领域的一种新兴技术，主要用于去除图像中的噪声。由于NLM算法也适用于一维信号，许多学者逐渐将其应用于心电信号和地震信号的降噪处理中。
     
  • 【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。
     
  • 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
     
  • 非局部均值去噪算法：Non-Local Means
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    非局部均值（NL-means）是一种先进的图像处理技术，用于减少数字图像中的噪声。该方法通过比较图像中像素块之间的相似性来恢复细节和纹理，同时保持边缘清晰度，相较于传统滤波器提供了更高质量的去噪效果。 在这个项目里，我采用了一种较为基础的方法，并借助积分图像实现了非局部均值滤波器的应用。这两种方法在相关文档中有详细介绍：一种是用于块匹配的非局部均值降噪算法，另一种则是利用该算法去除图片中的噪声。 执行时需要输入三方面的内容： - 需要去除噪音的目标图； - 一个大小为kxk的内核（通常较大）以及wxw的窗口； 对于图像中每一个待处理像素点而言，我们将其周围的区域设定为中心位置，并使用这个较大的窗口进行操作。在该范围内，滑动一个小块（例如3x3或5x5），通过加权求和的方式计算目标像素的新值。 如果采用积分图技术，则可以显著提高算法的执行效率。伦敦大学学院图像处理课程中Lourdes Agapito教授的相关幻灯片演示了这一加速过程的方法。根据维基百科上的相关公式，我们可以进一步优化这个步骤中的运算速度，从而提升整体影像改善的效果。
     
  • 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。
     
  • 非局部均值去噪程序
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    非局部均值去噪程序是一种先进的图像处理算法，用于去除噪声同时保持或增强图像细节。此方法通过比较像素块之间的相似性来实现高效降噪，广泛应用于医学影像、卫星成像等领域，显著提升图像质量。 非局部均值去噪（Non-Local Means Denoising）是一种图像处理算法，由巴塞罗那超级计算中心的贝努瓦·巴特莱、柯斯米·科尔梅及贝尔纳多·卡博内尔在2005年提出。这一方法的核心在于利用图像中自相似性的特点：通过寻找与当前像素块相类似的区域，并使用这些类似区域的平均值来替换受噪声影响的像素，从而实现去噪效果。 若要在MATLAB环境中实现非局部均值去噪算法，则需要遵循以下步骤： 1. **数据预处理**：首先读取图像并将其转换为灰度图。这是因为该方法主要适用于单通道图像，并且可能还需对原始图像进行尺度变换以优化后续的比较过程。 2. **定义搜索窗口**：为了寻找相似区域，算法会在每个像素周围设定一个特定大小的搜索窗口，这个尺寸可以根据具体的应用场景来调整。 3. **计算相似度**：对于每一个在搜索窗口内的像素块，需要与当前处理中的像素块进行对比，并使用加权平方和（WSSD）等方法衡量它们之间的相似性。权重可以基于距离或块大小等因素设定。 4. **分配权重**：根据上述的相似度计算结果为每个候选区域分配一个相应的权重值。 5. **生成平均值**：通过考虑所有像素块的加权平均值得到当前处理中像素的新数值，以此来估计去噪后的图像。 6. **更新原始图像**：将所有的新值写回到原图中，以形成最终的无噪声版本。 7. **后处理优化**：有时为了进一步改善结果的质量，可能还需要进行额外的操作如平滑或锐化等步骤。 在MATLAB代码实现时，可以看到变量定义、函数调用和循环结构等内容。这些部分共同作用于上述提及的关键步骤中，并通过注释详细解释每一步的具体功能与目的。理解并运行这段代码不仅有助于掌握非局部均值去噪算法的实施细节，还能帮助学习者熟悉在MATLAB环境中进行图像处理的基本技巧。 该技术的优点在于能够较好地保留图像中的重要特征，在去除高斯噪声方面表现尤为突出；然而它的缺点则是计算量较大，对于大规模图像来说可能需要较长的时间才能完成。此外，在某些特定类型的噪声（如椒盐噪声）的情况下，其效果可能会有所下降。掌握非局部均值去噪技术对从事计算机视觉与图像处理领域的研究者或开发者而言十分有益，它为深入探索和应用这一领域提供了一个坚实的基础。
     
  • 【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。