MATLAB Non-Local Means (NLM) 图像去噪工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱实现了高效的非局部均值(NLM)图像去噪算法，支持灰度与彩色图像处理，提供可调节的搜索窗口和相似度窗口参数，帮助用户快速实现高质量图像降噪。

详 情 说 明

Non-Local Means (NLM) 图像去噪工具箱

项目介绍

本工具箱是基于非局部均值（Non-Local Means）算法的图像去噪MATLAB实现。该算法通过利用图像中的自相似性，对每个像素点进行加权平均处理，其中权重取决于图像块之间的相似度，从而在有效去除噪声的同时更好地保留图像细节和纹理特征。工具箱提供了完整的图像去噪解决方案，包括核心算法、参数优化、性能评估和可视化功能。

功能特性

• 多格式支持：支持JPEG、PNG、BMP、TIFF等常见图像格式的读取和处理
• 图像类型兼容：同时支持单通道灰度图像和三通道彩色图像的去噪处理
• 参数灵活调节：可自定义搜索窗口大小、相似度窗口大小和滤波参数h值
• 多种距离度量：提供欧氏距离、加权欧氏距离等多种相似性度量方法
• 自适应噪声估计：具备噪声水平自动估计功能，可根据噪声特性智能调整参数
• 批量处理能力：支持多张图像连续自动处理，提高工作效率
• 可视化对比：提供原图与去噪结果的直观对比显示
• 性能评估：内置PSNR、SSIM等客观质量评价指标计算
• 算法优化：采用积分图像技术加速计算过程，提升运算效率

使用方法

基本使用

% 读取待处理图像 input_image = imread('noisy_image.jpg');

% 调用NLM去噪函数 denoised_image = nlm_denoise(input_image);

% 显示去噪结果 imshow(denoised_image);

高级参数设置

% 自定义参数处理 params.search_window = 21; % 搜索窗口大小 params.similar_window = 7; % 相似窗口大小 params.h = 0.1; % 滤波参数 params.noise_type = 'gaussian'; % 噪声类型

denoised_image = nlm_denoise(input_image, params);

批量处理模式

% 批量处理多张图像 image_folder = 'images/'; results = batch_nlm_processing(image_folder);

性能评估

% 计算去噪质量指标 [psnr_value, ssim_value] = evaluate_quality(original_image, denoised_image); fprintf('PSNR: %.2f dB, SSIM: %.4fn', psnr_value, ssim_value);

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，Linux，macOS
• MATLAB版本：R2016a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了工具箱的核心功能，包括图像读取与预处理、非局部均值算法执行、参数配置管理、去噪效果可视化以及性能指标计算等完整处理流程。该文件提供了用户交互接口，支持单张图像处理和批量作业模式，能够自动生成处理报告并输出评估结果，是工具箱的主要功能入口和调度中心。