MATLAB实现的BM3D图像去噪算法与性能分析

资 源 简 介

本项目基于MATLAB完整实现了经典BM3D图像去噪算法，涵盖基础估计和最终估计两阶段核心流程。系统支持自动噪声类型识别与强度分析，通过块匹配和协同滤波显著提升图像质量。

详 情 说 明

BM3D图像去噪算法实现与性能分析

项目介绍

本项目完整实现了经典的BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）图像去噪算法。该算法通过块匹配搜索技术构建3D变换域，利用协同滤波在有效去除图像噪声的同时保留细节信息。项目包含基础估计和最终估计两个核心处理阶段，提供完整的去噪流程和性能分析功能。

功能特性

• 完整算法实现：实现BM3D算法的全部流程，包括块匹配、3D变换、协同滤波和维纳滤波残差处理
• 自适应噪声识别：系统能够自动识别图像噪声类型（高斯噪声、椒盐噪声等）和估计噪声强度
• 参数灵活配置：支持自定义块大小、搜索窗口尺寸等关键参数
• 可视化展示：提供图形化界面对比展示原图、噪声图和去噪结果
• 性能评估：自动计算PSNR、SSIM等客观质量指标，统计算法执行时间
• 多格式支持：支持jpg、png、bmp等常见图像格式的输入输出

使用方法

1. 准备输入图像：准备需要去噪的灰度图像文件
2. 设置参数：根据需要调整噪声类型、噪声标准差、块大小等参数
3. 执行去噪：运行主程序开始去噪处理
4. 查看结果：程序将输出去噪后的图像、质量评估报告和可视化对比图

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 足够的内存空间（建议8GB以上）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件承担了算法的核心调度功能，集成实现了BM3D去噪的全流程处理，包括图像读取与预处理、噪声参数估计、块匹配搜索、三维变换域构建、协同滤波处理、维纳滤波优化以及最终的结果输出与性能评估。该文件还负责图形化界面的生成和各类质量指标的自动计算，为用户提供直观的去噪效果对比和完整的分析报告。