【MATLAB例程，图像滤波6】非局部均值搜索窗口滤波（NLM）图像降噪与质量评价，附完整的MATLAB例程下载链接

原创代码，请勿翻卖。已经调通，文中有实际运行的截图，包运行成功

程序详解

独立实现非局部均值搜索窗口滤波（NLM）的MATLAB代码。程序在有限搜索窗口中比较局部图像块，根据块相似度对候选中心像素加权平均，利用重复纹理和相似结构实现高斯噪声抑制。程序采用单个 .m 文件，生成测试图像、高斯噪声、边界扩展、滤波计算和质量指标，关键步骤配有中文注释，适合图像处理课程实验、算法原理学习、参数调试和二次开发。

算法原理

与仅依赖相邻像素的局部均值不同，非局部均值使用图像块距离衡量结构相似性，并扣除高斯噪声造成的期望距离。

运行结果

• 原始与含噪图像图：对比包含渐变、纹理、几何边缘和细线结构的原始测试图像与高斯噪声图像。
  

• 滤波结果与误差图：展示非局部均值搜索窗口滤波（NLM）输出及其相对原始图像的绝对误差。
  

• 边缘剖面与质量指标图：对比典型行灰度剖面，并给出滤波前后的PSNR、局部SSIM和边缘保持指标。
  

• 命令行输出：直接输出图像与窗口尺寸、噪声类型、MSE、PSNR、局部SSIM、边缘指标、提升量、运行时间及有效值检查结果。
  

MATLAB源代码

部分代码如下：

%% 非局部均值搜索窗口滤波（NLM）图像处理例程
% 作者：matlabfilter（V同号），接定位与导航、滤波相关的matlab代码定制
% 2026-08-15/Ver1
% 单文件例程：生成测试图像与噪声，完成滤波、指标评价和结果显示。

clc; clear; close all;
rng(0);

%% 参数设置与测试图像
cfg.imageSize = 96;
cfg.windowSize = 9;
cfg.noiseDescription = '高斯噪声';
cfg.noiseSigma = 0.070;
cfg.patchRadius = 1;
cfg.searchRadius = 4;
cfg.filterStrength = 0.085;
originalImage = generateTestImage(cfg.imageSize);

%% 添加与算法场景匹配的噪声
noisyImage = clipImage(originalImage + cfg.noiseSigma * randn(size(originalImage)));

%% 执行非局部均值搜索窗口滤波（NLM）
tic;
[filteredImage, diagnosticData] = applyCurrentFilter(noisyImage, cfg);
elapsedTime = toc;
filteredImage = clipImage(filteredImage);

assert(isequal(size(filteredImage), size(originalImage)), '滤波结果尺寸与输入不一致。');
assert(all(isfinite(filteredImage(:))), '滤波结果包含NaN或Inf。');
assert(all(filteredImage(:) >= 0 & filteredImage(:) <= 1), '滤波结果超出[0,1]范围。');

%% 手工计算图像质量指标

完整代码下载链接：
https://download.youkuaiyun.com/download/callmeup/93326664

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