基于非局部平均自适应空域滤波的MATLAB图像去噪系统

资 源 简 介

本项目实现了一个高效的MATLAB自适应空域滤波算法，专注于非局部平均（NLM）图像去噪技术。通过计算图像像素块的相似度加权平均，有效去除噪声同时保留图像细节和结构完整性。

详 情 说 明

基于非局部平均自适应空域滤波的图像去噪系统

项目介绍

本项目研究并实现了一种高效的自适应空域滤波算法——非局部平均（Non-Local Means, NLM）算法，专门用于图像去噪处理。该算法通过计算图像中像素块之间的相似度进行加权平均，在有效去除噪声的同时，能够更好地保留图像细节与结构特征。作为对传统Yaroslavsky滤波和双边滤波算法的改进，本系统具备更强的自适应性和更高的去噪精度，支持灰度图像和彩色图像处理，并可根据不同的噪声类型优化参数设置。

功能特性

• 先进的去噪算法：采用非局部平均算法，利用图像的自相似性进行噪声抑制
• 多格式支持：支持JPG和PNG格式的输入图像
• 双模式处理：同时支持灰度图像（二维矩阵）和彩色图像（三维矩阵）处理
• 噪声适应性：针对高斯噪声和椒盐噪声均可进行优化处理
• 量化评估：输出去噪后的视觉结果，并提供PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）量化指标
• 参数优化：记录参数优化过程，便于算法调优和分析

使用方法

1. 准备待处理的图像文件（JPG或PNG格式）
2. 运行主程序文件
3. 根据提示选择图像文件和处理参数
4. 系统自动进行去噪处理并生成结果
5. 查看输出的PNG格式去噪图像及质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持常见图像尺寸处理（如512×512等标准尺寸）
• 具备基本的图像处理工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、非局部平均算法参数配置、基于块相似度评价的加权平均计算、多噪声类型自适应处理、去噪效果量化评估以及结果图像与数据的输出功能。该文件整合了算法实现的关键模块，为用户提供了完整的图像去噪解决方案。