matlab代码实现BM3d denoising

资 源 简 介

matlab代码实现BM3d denoising

详 情 说 明

BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）是一种高效的图像去噪算法，通过结合块匹配和协同滤波技术来显著提升去噪效果。其核心思想是将图像中相似的块组合成3D数组，在变换域进行滤波处理后再聚合回原图。

### 算法流程概述 块匹配阶段：对图像中的每个参考块，在全图范围内搜索相似块。通过计算块间欧式距离，将最相似的N个块堆叠成3D数组。 协同滤波阶段：对3D数组进行变换（如DCT或小波变换），通过阈值收缩或维纳滤波抑制噪声系数，再逆变换回空域。 聚合阶段：将处理后的块按权重叠加到原位置，重叠区域通过加权平均消除块效应。

### MATLAB实现要点 块划分：通常使用8×8或16×16的块大小，步长设为块尺寸的1/2以减少信息丢失。 相似度计算：利用快速SSD（平方差和）或归一化互相关加速匹配过程。 变换选择：一维变换（如DCT）和二维变换的组合能有效分离信号与噪声。 参数优化：调整硬阈值/维纳滤波的强度、搜索窗口大小等参数可平衡去噪效果与计算效率。

对于实际实现，MATLAB中可结合预计算的块距离表和并行计算（如`parfor`）优化匹配速度。算法的非局部特性使其尤其适合处理高斯噪声和纹理复杂的图像。