MATLAB非局部均值图像去噪工具箱：NLM算法实现与性能分析

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的非局部均值(NLM)图像去噪完整解决方案，支持灰度/彩色图像处理，可自定义搜索窗口和相似块参数。通过智能加权平均有效去除高斯噪声的同时保留图像细节结构。

详 情 说 明

基于非局部均值(NLM)的图像去噪算法实现与性能分析

项目介绍

本项目实现了经典的Non-local Means（非局部均值）图像去噪算法。该算法通过在图像中搜索相似像素块并进行加权平均，能够在有效消除高斯噪声的同时保持图像细节特征。系统提供了完整的图像去噪解决方案，包括噪声估计、参数调节、质量评估等功能模块。

功能特性

• 多图像类型支持：处理灰度图像和彩色RGB图像的噪声去除
• 参数灵活调节：可调节搜索窗口大小和相似块尺寸参数
• 自适应滤波计算：基于像素相似度权重的智能滤波算法
• 噪声水平估计：自动估计图像噪声标准差功能
• 质量评估分析：提供PSNR和SSIM指标进行去噪效果定量分析
• 性能优化建议：基于不同参数设置的算法性能分析结果

使用方法

基本参数设置

• 输入图像：支持RGB彩色图像（M×N×3）或灰度图像（M×N）矩阵格式
• 噪声参数：可选的噪声标准差σ输入，默认采用自动估计
• 算法参数：

- 搜索窗口大小：默认21×21像素 - 相似块尺寸：默认7×7像素 - 滤波参数h：控制平滑程度的关键参数

输出结果

• 去噪图像：与输入图像同尺寸的清晰图像矩阵
• 处理数据：噪声估计结果、权重分布图等过程数据
• 评估报告：包含去噪前后PSNR和SSIM指标的质量对比分析
• 优化建议：基于性能分析的最佳参数配置推荐

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（处理大尺寸图像时建议8GB）
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的非局部均值去噪算法流程，具体包含图像读取与预处理、噪声水平自动估计、核心去噪计算、结果可视化展示以及性能指标定量评估等核心功能模块，实现了从输入到输出的全链路处理能力。