NLEM算法图像去噪 - Matlab程序

最新推荐文章于 2025-11-24 17:02:03 发布
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本文介绍了NLEM算法，一种基于非局部统计的图像去噪技术，适用于保留图像细节和纹理。提供了Matlab实现NLEM算法的程序示例，包括核心函数nlem_denoising，该函数通过处理图像块、计算非局部相似性权重并进行加权平均来实现去噪。用户可以调整参数以优化去噪效果。

NLEM算法图像去噪 - Matlab程序

NLEM算法是一种基于非局部统计方法的图像去噪技术，能够有效去除图像中的噪声并保持图像细节和纹理信息。在Matlab平台上，可以通过编写相应的程序实现NLEM算法的应用。

下面是一个简单的Matlab程序示例，用于演示如何使用NLEM算法对一张图像进行去噪处理：

% 读入图像
img = imread('noisy_img.bmp');
figure(1), imshow(img
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【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波图像去噪含Matlab源码
qq_59747472的博客
03-11 889
1 简介 图像在获取和传输过程中,不可避免地受到外部和内部的干扰,常常因为各种因素的影响而被加入很多噪声,这十分严重的影响了人们对传输后图像信息的读取。因此通过一定方法将被噪声污染的图像进行去噪处理一直是现代图像研究中重要的问题,受到越来越多研究者的关注与重视。A.Buades等基于各经典去噪算法,如领域滤波、全差分滤波、异性扩散等提出非局部均值滤波(Non-Local means,NLM)算法的模型,同时该算法引入图像去噪。实践证实该模型去噪效果佳。NLM的原理是运用图像内部冗余信息,结合权重系数加权平
NLEM算法图像去噪的Matlab源码程序
TechCraze的博客
09-10 220
在算法的实现过程中，我们首先定义了模板和搜索窗口的大小，然后遍历图像的每个像素。对于每个像素，我们确定了其对应的模板和搜索窗口的范围。在算法的实现过程中，我们首先定义了模板和搜索窗口的大小，然后遍历图像的每个像素。图像去噪是数字图像处理中的一个重要任务，它的目标是降低图像中的噪声，以提高图像的质量和视觉效果。NLEM算法的原理是基于一个简单的观察：在图像中，相似的图像块通常具有相似的像素值。NLEM算法的原理基于一个简单的观察：在图像中，相似的图像块通常具有相似的像素值。作为输入，并返回去噪后的图像。
NLEM算法图像去噪源码程序
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
02-18 1723
function imgDenoised = NLEM(imgNoisy, h, P, S) [m, n] = size(imgNoisy); N = 2*P + 1; h2 = h * h; kNN = ceil ( (2*S + 1)^2 / 2 ); % top 50% of the neighbors used imgPad = padarray(imgNoisy, [P P], 'symmetric'); imgDenoised = zeros(m,n); fprint...
【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波图像去噪matlab源码
m0_60703264的博客
09-07 1142
一、简介 1 NLM滤波原理 2 Pixelwise Implementation 3 Patchwise Implementation function [output]=NLmeans(input,t,f,h) % 输入: 待平滑的图像 % t: 搜索窗口半径 % f: 相似性窗口半径 % h: 平滑参数 % NLmeans(ima,5,2,sigma); % 图像大小 [m n]=size(input); % 输出 Output=zeros(m,n..
【图像去噪】基于matlab高斯+低通+巴特沃斯滤波虹膜图像滤波【含Matlab源码 501期】
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03-12 5859
高斯+低通+巴特沃斯滤波虹膜图像滤波 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
【图像去噪】基于非局部欧几里德中值 (NLEM) 实现图像去噪附matlab代码.zip
04-12
2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士...
基于NLEM非局部欧几里得中值滤波算法的图像去噪matlab仿真,含仿真操作录像
04-11
2.领域：NLEM图像去噪 3.内容：基于Non-Local Euclidean Medians (NLEM)的图像滤波算法的MATLAB仿真。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置，具体可以参考视频录。
NLM去噪算法的python实现
sinat_29018995的博客
03-04 2733
NLM全名non-Local Means——非局部均值，通过寻找图片中与当前像素相似的区域，计算出权重，再求和，即当前图像的去噪结果是图像中相似块的融合 原理非常简洁，以下图为例： 假设含噪声图像为vvv，去噪图像为uuu 那么输入输出的关系为： u(x)=∑y∈Iw(x,y)v(y)u(x)=\sum_{y\in I}^{}w(x,y)v(y)u(x)=∑y∈I​w(x,y)v(y) 其中yyy的取值范围是整幅图像，www是代表了图像块xxx，yyy的相似度，是一种权重，每个输出点都要对整个图像求权重，
NLM去噪算法代码
weixin_46994110的博客
01-18 3218
代码： clear clc %导入图片 Lenaim = imread('lenano.gif'); %直接导入有噪声的灰色图片 % Lenayyy = rgb2gray(Lenaxxx); Lenad = im2double(Lenaim); %设置初始参数 a = 2; %设置高斯核函数的标准差 k = 0.35; h = k*a; %滤波系数h与标准差a正相关 %similarity square neighborhood N = 7*7 SSNx = 7; SSNy = 7; %search
【图像去噪】基于matlab GUI DCT图像去噪【含Matlab源码 614期】
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03-23 2849
DCT图像去噪 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
经典的图像去噪算法NLM和BM3D算法
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