非局部均值滤波

资 源 简 介

非局部均值滤波

详 情 说 明

非局部均值滤波是一种先进的图像去噪算法，与传统局部滤波方法不同，它利用图像中所有像素的加权平均来实现降噪，尤其擅长保留纹理和边缘细节。

算法核心思想是通过比较图像块之间的相似性来确定权重。相似性窗口（f）定义了用于比较的局部图像块大小，而搜索窗口（t）限定了在多大范围内寻找相似块。平滑参数（h）控制去噪强度，值越大平滑效果越明显，但可能损失部分细节。

执行过程首先遍历每个像素，在其搜索窗口内找到所有相似块，通过高斯加权计算这些块中心像素的权重，最终用加权平均值替代原像素值。这种方法能有效避免传统滤波导致的边缘模糊，尤其适合处理高噪声图像。

参数选择需权衡：较大的搜索窗口能捕获更多相似结构但增加计算量；较小的相似性窗口对细节更敏感但可能降低去噪效果。平滑参数通常与噪声水平相关，需要根据实际噪声强度调整。