MATLAB实现：可学习的BM3D图像去噪算法

资 源 简 介

该项目完整实现了经典的BM3D图像去噪算法，包含硬阈值和维纳滤波两阶段处理。代码清晰展示了块匹配、3D变换及协同滤波等核心机制，适用于灰度图像的噪声抑制与算法学习。

详 情 说 明

BM3D图像去噪算法完整可学习实现

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，包含硬阈值和维纳滤波两个核心阶段。算法通过块匹配技术寻找相似图像块并组成3D数组，在变换域中进行协同滤波，有效去除图像噪声的同时保持细节特征。该实现旨在为研究者提供清晰可读的代码，深入理解BM3D算法的协同滤波、块匹配、3D变换等核心机制。

功能特性

• 双重去噪流程：完整实现硬阈值去噪（第一阶段）和维纳滤波精炼（第二阶段）
• 多模态支持：同时支持灰度图像和彩色RGB图像的去噪处理
• 灵活参数配置：可自定义块大小、搜索窗口尺寸、变换域类型等关键参数
• 噪声适应性强：支持指定高斯噪声方差或直接处理含噪图像
• 结果可视化：提供各阶段中间结果的显示与保存功能
• 质量评估：自动计算PSNR、SSIM等客观质量指标量化去噪效果

使用方法

1. 准备输入数据：准备待去噪的灰度图像（二维矩阵）或彩色图像（三维RGB矩阵）
2. 设置噪声参数：根据实际情况指定高斯噪声方差或直接使用含噪图像
3. 配置算法参数：调整块大小、搜索范围、变换方式等参数以适应不同图像特性
4. 执行去噪处理：运行主程序开始BM3D去噪流程
5. 查看输出结果：获取去噪后的图像、中间过程数据和质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox图像处理工具箱
• 推荐内存：4GB以上（处理大尺寸图像时需更大内存）

文件说明

主程序文件完整实现了BM3D算法的核心处理流程，包含噪声估计、块匹配分组、三维变换域协同滤波、硬阈值去噪、维纳滤波精炼等关键功能模块。该文件能够处理用户输入的参数配置，执行完整的双重去噪流程，并输出最终的去噪图像与质量评估数据。同时提供详细的中间过程可视化功能，便于使用者观察算法各阶段的处理效果。