本文介绍了非局部均值滤波在图像去噪中的应用，该算法假设图像中相似区域的像素有相似灰度值。通过计算像素块间的相似度权重，对图像进行加权平均以降低噪声。文章提供了相应的Matlab源码，展示如何使用该算法对噪声图像进行去噪处理。
基于非局部均值滤波的图像去噪算法（附带Matlab源码）
图像去噪是数字图像处理中的重要任务之一。在图像获取和传输过程中，常常会受到噪声的干扰，导致图像质量下降。非局部均值滤波是一种常用的图像去噪算法，该算法通过对图像中的像素进行加权平均来降低噪声的影响。本文将介绍基于非局部均值滤波的图像去噪算法，并提供相应的Matlab源码。
非局部均值滤波算法基于一个假设：图像中相似区域的像素具有相似的灰度值。该算法通过对图像中的每个像素点，找到与其相似的像素块，并对这些像素块进行加权平均来得到去噪后的像素值。
以下是基于非局部均值滤波的图像去噪算法的Matlab源码：
function denoisedImage = nonLocalMeans(image, h, patchSize, windowSize)
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