【图像处理】基于matlb非线性非锐化掩模NLM图像处理【含Matlab源码 7535期】

最新推荐文章于 2024-10-23 22:19:13 发布

玄武科研社

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分类专栏： Matlab图像处理（玄武科研社版）文章标签： matlab

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⛄一、非线性非锐化掩模NLM图像处理

非线性非锐化掩膜(Non-Local Means, NLM)是一种基于自相似性的图像去噪技术，其基本思想是寻找图像中与其他局部像素区域具有高相似度的区域，然后对这些区域进行平均来平滑噪声。以下是NLM的基本原理和流程：

1 原理：
相似性搜索：首先，算法对每个像素点选取一个窗口大小（如5x5或7x7），并将窗口内的像素作为中心像素的“邻域”。
相似度计算：计算每个邻域与当前像素的相似度，通常使用某种距离度量，比如均方差(MSE)或结构相似指数(SSIM)。
加权平均：根据相似度，给每个邻域分配权重，并将所有邻域的值按权重求平均，结果作为新值替换原像素，这就实现了“非局部”的效果，因为考虑了全局的信息。

2 流程：
a. 初始化：创建一个临时的噪声去除后的图像和一个原始的掩模矩阵。
b. 遍历图像：对于每一个像素，应用相似性搜索和加权平均步骤。
c. 更新掩模：每次处理完一个像素后，更新掩模矩阵，以便在后续处理其他像素时能更好地考虑全局信息。
d. 迭代过程：这个过程可能需要多次迭代，直到达到收敛条件或满足预定的迭代次数。
e. 结果生成：最终得到的图像就是经过NLM处理后的去噪版本。