NLM非局部均值

资 源 简 介

NLM非局部均值

详 情 说 明

非局部均值滤波（Non-Local Means, NLM）是一种先进的图像去噪技术，它通过利用图像中的全局相似性信息来有效去除噪声。与传统均值滤波只考虑局部邻域像素不同，NLM算法能够搜索整个图像中与当前像素相似的区域，并根据相似度赋予不同权重。

NLM算法的核心思想是：对于图像中的每一个像素点，不仅考虑其周围邻域的信息，还会在整个图像范围内寻找与之结构相似的区域。通过计算这些区域与当前像素点的相似性程度，算法会为每个相似区域分配一个权重值。相似度越高，权重越大。最终通过加权平均的方式得到去噪后的像素值。

这种方法的优势在于能够更好地保留图像的细节和边缘信息，因为权重计算充分考虑了图像的结构特征。相比传统滤波方法，NLM在去除噪声的同时能更有效地避免图像模糊。算法实现时需要特别注意搜索窗口和相似度计算窗口的大小选择，这两个参数会直接影响去噪效果和计算效率。