改进的红外图像混合噪声去除方法

改进的红外图像混合噪声去除方法

在红外图像处理中，噪声是一个常见的问题，它降低了图像的质量和可用性。本文提出了一种基于MATLAB的改进非局部均值方法，用于去除红外图像中的混合噪声。下面将详细介绍该方法的原理和源代码实现。

1. 方法原理

改进的非局部均值方法利用图像中的非局部相似性来降低噪声。它基于以下观察：在图像中，相似的图像块在空间上通常是相邻的，它们具有相似的纹理和结构。因此，通过在图像中搜索相似的块，并使用它们的像素值来估计当前块的像素值，可以有效地减少噪声的影响。

改进的方法主要包括以下步骤：

步骤1：将输入的红外图像转换为灰度图像，以简化处理过程。

步骤2：对图像进行分块处理。将图像划分为大小相等的块，每个块包含多个像素。

步骤3：对于每个块，计算其与其他块之间的相似性。可以使用均方差或相关系数等度量方法来衡量块之间的相似性。

步骤4：选择与当前块最相似的若干块，并使用它们的像素值来估计当前块的像素值。可以使用加权平均或中值滤波等方法进行估计。

步骤5：重复步骤4，直到对所有块完成处理。

步骤6：将处理后的块重新组合成图像，得到去除噪声的红外图像。

2. MATLAB源代码实现

下面是基于MATLAB的改进非局部均值方法的示例代码：

% 读取红外图像
img =