16、非局部均值滤波：原理、优化与应用

非局部均值滤波：原理、优化与应用

在图像处理领域，去除图像中的噪声是一项至关重要的任务。非局部均值（NonLocal Means，NLM）滤波作为一种有效的去噪方法，近年来受到了广泛的关注。本文将详细介绍NLM滤波的原理、存在的问题以及相应的优化方法，并给出具体的MATLAB代码实现。

1. 非局部均值滤波原理

NLM滤波的核心思想是通过对图像中相似区域的像素进行加权平均来实现去噪。在传统的高斯滤波中，权重仅取决于像素之间的空间距离，而NLM滤波则考虑了像素所在局部块的相似性。

当对图像应用NLM滤波时，权重较高的像素具有与当前关注像素相似的底层图像结构。这意味着NLM滤波的加权和只会增强图像结构，从而在图像边缘周围产生不模糊的去噪图像。

然而，NLM滤波也存在一些不足之处。当处理包含混合加性高斯白噪声（AWGN）和椒盐噪声（SAP）的图像时，虽然AWGN得到了平滑处理，但仍有一些SAP残留。此外，NLM滤波会导致弱纹理区域被冲刷掉，这是因为与当前局部块距离较远的相邻像素仍然被分配了权重，这些加权像素强度会影响最终的去噪信号强度。

2. 硬阈值方法优化NLM滤波

为了缓解NLM滤波中弱纹理冲刷的问题，可以采用硬阈值方法。该方法的基本思路是对局部块之间的距离应用硬阈值，将与当前局部块距离较远的不相似块从加权和的计算中排除。

以下是实现硬阈值NLM滤波的MATLAB代码：

function g=nlmhth(f,psize,wsize,h,th)
offset = psize + wsize;
fpad = double