MATLAB实现BM3D图像去噪算法完整项目

资 源 简 介

本项目完整实现了BM3D图像去噪算法，包含基础估计和最终估计两个阶段。通过块匹配将相似图像块分组为3D数组，在变换域进行协同滤波，有效去除高斯噪声，适合学习和实际应用。

详 情 说 明

基于MATLAB的BM3D图像去噪算法完整实现与学习参考项目

项目介绍

本项目完整实现了经典的BM3D（Block-Matching 3D）图像去噪算法，该算法是目前最有效的图像去噪方法之一。通过块匹配技术将相似的图像块分组形成3D数组，在变换域进行协同滤波处理，能够有效去除图像中的高斯噪声。代码完全开源且注释详细，特别适合图像处理学习者和研究人员理解算法原理和实现细节。

功能特性

• 完整算法实现：包含基础估计和最终估计两个核心阶段
• 协同滤波技术：利用三维变换域处理提高去噪效果
• 维纳滤波优化：在最终估计阶段使用维纳滤波进一步提升质量
• 多参数支持：可自定义块大小、搜索窗口、阈值参数等
• 性能评估：自动计算PSNR和SSIM客观评价指标
• 时间统计：详细记录各阶段运行时间用于性能分析

使用方法

基本使用

% 读取含噪图像 noisy_img = imread('noisy_image.png');

% 设置噪声标准差（根据实际噪声水平调整） sigma = 25;

% 执行BM3D去噪 [denoised_img, basic_img, psnr_val, ssim_val, time_stats] = BM3D(noisy_img, sigma);

高级参数设置

% 自定义算法参数 params.block_size = 8; % 块大小 params.search_window = 39; % 搜索窗口大小 params.hard_threshold = 2.7; % 硬阈值参数

% 使用自定义参数去噪 [denoised_img, basic_img] = BM3D(noisy_img, sigma, params);

结果展示与分析

% 显示去噪结果对比 figure; subplot(1,3,1); imshow(noisy_img); title('含噪图像'); subplot(1,3,2); imshow(basic_img); title('基础估计结果'); subplot(1,3,3); imshow(denoised_img); title('最终去噪结果');

% 输出性能指标 fprintf('PSNR: %.2f dBn', psnr_val); fprintf('SSIM: %.4fn', ssim_val); fprintf('总运行时间: %.2f秒n', time_stats.total_time);

系统要求

• MATLAB版本：R2016b或更高版本
• 图像处理工具箱：需要安装Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）
• 操作系统：Windows/Linux/macOS均可运行

文件说明

主程序文件实现了BM3D算法的完整流程控制，包括图像预处理、基础估计阶段的硬阈值滤波、块匹配与分组、三维变换与协同滤波，以及最终估计阶段的维纳滤波优化。该文件还负责算法参数的统一管理、各阶段结果的整合输出，并计算去噪效果的客观评价指标和运行时间统计，为用户提供完整的算法执行和性能分析功能。