MATLAB实现的非局部均值图像平滑滤波系统

资 源 简 介

本MATLAB项目开发了一种先进的非局部均值滤波算法，用于高质量图像去噪。系统通过利用图像全局像素冗余信息，在有效消除噪声的同时保持细节完整性。支持用户自定义搜索窗口和相似性参数，提供灵活的图像处理解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的非局部均值图像平滑滤波系统

项目介绍

本项目基于MATLAB实现了一种先进的图像去噪算法——非局部均值滤波。该算法突破了传统局部滤波方法的局限，通过利用图像中所有像素之间的冗余信息，在有效消除噪声的同时能够充分保持图像的细节特征。系统提供了可调节的参数接口，用户可根据不同的图像特征和噪声水平自定义搜索半径、相似窗口尺寸和平滑参数，实现自适应的图像降噪处理。

功能特性

• 先进的去噪算法：采用非局部均值滤波核心算法，利用图像全局冗余信息进行降噪
• 细节保持能力强：在平滑噪声的同时有效保留图像边缘和纹理细节
• 参数可调：支持搜索窗口半径、相似性窗口半径和平滑参数的自定义设置
• 可视化对比：可生成处理前后图像的直观对比结果
• 高效计算：采用图像块相似度计算和高斯加权距离度量优化算法性能

使用方法

基本调用格式

output_image = main(ima, t, f, sigma);

参数说明

1. ima: 待处理的二维灰度图像矩阵（uint8或double类型），图像尺寸为m×n
2. t: 搜索窗口半径参数（正整数），控制像素搜索范围的半径大小
3. f: 相似性窗口半径参数（正整数），控制邻域块比较的半径尺寸
4. sigma: 平滑参数（正实数），用于控制滤波强度，数值越大平滑效果越强

输出结果

• 返回经非局部均值滤波处理后的二维图像矩阵（double类型），尺寸与输入图像相同(m×n)
• 输出图像具有保留边缘特征的平滑效果，噪声得到明显抑制
• 可选择输出处理前后图像对比的可视化结果

使用示例

% 读取图像 ima = imread('noisy_image.jpg'); % 设置参数：搜索半径7，相似窗口2，平滑参数10 result = main(ima, 7, 2, 10); % 显示结果 imshow(result, []);

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了非局部均值滤波算法的完整流程，包含图像预处理、搜索区域定义、相似性权重计算、高斯加权距离度量以及最终的像素值加权平均等核心功能。该文件负责协调各算法模块的执行顺序，处理用户输入参数验证，并生成滤波后的输出图像及可选的可视化对比展示。