non-local means denoising自己实现的非局部均值图像去噪的原始算法

资 源 简 介

non-local means denoising自己实现的非局部均值图像去噪的原始算法

详 情 说 明

非局部均值去噪是一种基于图像自相似性的经典去噪算法，与传统局部滤波方法有本质区别。其核心思想是：图像中可能在不同位置存在相似的结构，这些相似区域的信息可以相互补充用于降噪。

算法实现主要分为三个关键步骤：首先需要定义搜索窗口和相似块大小，搜索窗口决定了候选相似块的区域范围。然后通过计算像素块之间的相似度权重，这里通常使用高斯加权欧氏距离来评估两个图像块的相似程度。最后进行加权平均操作，将所有相似块的像素值按计算得到的权重进行融合，得到去噪后的像素值。

值得注意的是，算法性能受几个参数显著影响：相似度计算公式中的衰减参数h控制权重分配敏感度，h值过大会导致过度平滑，过小则降噪效果不足。搜索窗口半径与计算复杂度呈平方关系，需要权衡效果和效率。另外，采用积分图像等优化技术可以加速相似度计算过程。

理解这个算法对于掌握现代基于深度学习的去噪方法很有帮助，因为很多神经网络去噪模型本质上是在学习类似的非局部相似性关系。