数字图像非局部均值算法

资 源 简 介

数字图像非局部均值算法

详 情 说 明

非局部均值算法是一种基于图像自相似性的高级去噪技术，其核心思想突破了传统局部滤波的局限。该算法通过在整个图像范围内搜索相似块来实现噪声抑制。

算法原理可分为三个关键步骤：首先在整幅图像中寻找与当前处理块相似的区域，然后计算这些相似块之间的权重系数，最后通过加权平均得到去噪后的像素值。这种全局搜索策略能够有效保留图像纹理细节，尤其擅长处理周期性结构和高频信息。

权值计算是该算法的核心环节，通常使用高斯加权欧氏距离来度量图像块之间的相似度。相似度越高则赋予越大权重，这种机制能自动识别图像中的重复模式。与传统算法相比，非局部均值在去除噪声的同时能更好地保持边缘锐度，但对计算资源要求较高。

实际应用中可通过搜索窗口限制和积分图像等优化技术提升效率。该算法在医学影像、卫星图像等需要高质量去噪的领域表现突出，其衍生算法还被扩展到视频去噪和多模态图像处理领域。