程序实现了三种去噪算法：BLS-GSM/BM3D/NLM

资 源 简 介

程序实现了三种去噪算法：BLS-GSM/BM3D/NLM

详 情 说 明

图像去噪是图像处理中一个重要且常见的问题，目的是从带有噪声的图像中恢复出清晰的原始图像。BLS-GSM、BM3D和NLM是三种经典的图像去噪算法，它们各有特点，适用于不同的噪声场景。

BLS-GSM（Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture） 是一种基于小波变换的去噪方法。它假设图像在小波域中的系数符合高斯尺度混合分布，利用贝叶斯估计理论对噪声进行建模和去除，特别适用于处理加性高斯白噪声。

BM3D（Block-Matching 3D） 是一种基于块匹配和协同滤波的高效去噪算法。该方法的核心思想是通过搜索相似图像块，将它们堆叠成3D矩阵，并在变换域进行滤波处理。BM3D在保持图像细节的同时能有效抑制噪声，尤其对高斯噪声和椒盐噪声表现优秀。

NLM（Non-Local Means） 是一种非局部平均的去噪方法，它利用图像中的自相似性，通过计算像素邻域的加权平均来去除噪声。不同于传统局部滤波方法，NLM能在更大范围内寻找相似结构，从而更好地保留纹理和边缘信息。

在评估去噪效果时，PSNR（峰值信噪比） 和 SSIM（结构相似性） 是两种常用的指标。PSNR通过计算去噪图像与原始图像的均方误差来衡量噪声抑制效果，数值越高表示质量越好。而SSIM则更关注图像的结构信息，能够更准确地反映人眼感知到的图像质量差异。

这三种算法各有优劣，BLS-GSM适用于小波域去噪，BM3D在高噪声环境下表现突出，而NLM则在纹理丰富的图像中表现更优。选择合适的去噪算法需要结合具体的噪声类型和图像特性。