非局部均值滤波

资 源 简 介

非局部均值滤波

详 情 说 明

非局部均值滤波（Non-Local Means Denoising）是一种基于图像自相似性的高级去噪技术。与传统局部滤波方法不同，它通过搜索整个图像中与目标像素块相似的区域进行加权平均，从而更好地保留图像细节。

算法核心在于相似性度量：对每个像素点，计算其邻域块与图像其他区域块的相似度（通常使用高斯加权欧氏距离）。相似度越高，则对应像素在加权平均时的权重越大。这种全局搜索策略能有效区分噪声和真实纹理，避免传统方法导致的边缘模糊问题。

关键优势包括： 适应性强：对高斯噪声、泊松噪声等均有较好抑制效果 细节保留：通过非局部比较避免过度平滑纹理区域 参数可控：可通过调整搜索窗口和相似度阈值平衡去噪强度与计算效率

实际应用中需注意计算复杂度问题，通常采用积分图像等优化手段加速块相似度计算。该算法在医学影像、卫星图像等需要高精度去噪的场景中表现尤为突出。