非局部去噪算法-nonlocal denoise 源码

资 源 简 介

非局部去噪算法-nonlocal denoise 源码

详 情 说 明

非局部去噪（Non-Local Means Denoise）是一种基于相似性匹配的图像降噪方法，相较于传统去噪算法（如高斯滤波或中值滤波），它能够更有效地保留图像细节。该算法的核心思想是利用图像中的冗余信息，即相似的像素块可能分布在不同的位置，通过加权平均的方式实现降噪。

### 算法思路

像素块匹配：对于每一个目标像素点，算法会扫描整张图像，寻找与之相似的像素块。这里的“相似”通常通过像素块之间的欧氏距离或其他相似性度量来判断。

权重计算：对于每一个匹配到的相似像素块，计算其权重，权重取决于该像素块与目标像素块的相似程度。相似度越高，权重越大。

加权平均：将所有匹配像素块的像素值按照权重进行加权平均，得到最终的降噪结果。

### 实现优化

由于全图搜索计算量较大，实际实现时通常会采用以下优化： 窗口限制：仅在一定邻域范围内搜索相似像素块，而非全局搜索。 积分图加速：利用积分图（Integral Image）来快速计算像素块之间的差异，减少重复计算。 降采样处理：对于大尺寸图像，可以先降采样以减少计算复杂度，再恢复分辨率。

### 应用场景

非局部去噪算法在医学影像、卫星图像、低光照摄影等领域表现优异，尤其在保留细节（如边缘、纹理）的同时去除噪声，优于传统的局部滤波方法。

如果你需要更详细的实现讨论或具体优化策略，可以进一步补充需求。