MATLAB实现非局部均值图像去噪系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，实现非局部均值(NLM)图像去噪算法，通过加权平均相似像素块有效消除高斯噪声。系统支持灰度图像处理，能显著降噪同时保留图像细节特征，适用于图像预处理和质量提升。

详 情 说 明

非局部均值图像去噪系统 (NLM Image Denoising System)

项目介绍

本项目实现了一种基于非局部均值（Non-Local Means）算法的图像去噪系统。通过充分利用图像中的自相似性，该算法能够在对噪声进行有效抑制的同时，更好地保留图像的细节和纹理特征。系统特别针对高斯噪声设计，也适用于其他类型的加性噪声，为图像处理研究者和开发者提供了一个高效、可配置的去噪工具。

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功能特性

• 核心算法：基于非局部均值滤波，通过计算图像中相似像素块的加权平均实现去噪
• 多格式支持：支持常见的图像格式（如jpg、png、bmp等）
• 全彩色与灰度处理：支持单通道灰度图像和三通道RGB彩色图像的处理
• 参数可调：提供友好的参数调整界面，用户可根据噪声情况自定义搜索窗口大小、相似块大小和滤波强度等关键参数
• 质量评估：提供PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性）指标，量化评估去噪效果
• 结果可视化：可同时显示原始图像、加噪图像和去噪结果，便于直观对比

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使用方法

1. 准备图像：确保待处理图像为uint8格式的灰度或彩色图像
2. 设置参数：根据噪声程度调整以下参数（均有默认值）：

- 搜索窗口大小（默认21×21像素） - 相似块大小（默认7×7像素） - 滤波强度参数h

1. 执行去噪：运行系统，处理输入图像
2. 查看结果：系统将生成去噪后的图像，并可选显示质量评估指标和对比图

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系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2016a 或更高版本

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文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能，包括图像读取与预处理、噪声模拟生成、非局部均值算法实现、去噪图像的质量评估以及结果可视化展示。它负责调度整个去噪流程，确保从图像输入到结果输出的完整处理链路的顺畅执行。