非局部模型就是使得图像满足一定的自相似性，这就需要用到最著名的要数BM3D去噪算法。BM3D去噪算法，算是现在公认的去噪效果最好的算法。本压缩文件是BM3D源代码文件，包含MATLAB和C编程语言的源程序，系网上收集，若需要可自行下载。

matlab生成维纳过程代码BM3D去噪 该项目是基于OpenCV库的最新BM3D（块匹配和3D滤波）图像去噪算法的C ++实现。 ##（1）。 项目配置 该项目在Microsoft Visual C ++ 2015 Express和OpenCV 2.2.0中实现。 成功安装VC2015和OpenCV 2.2之后，BCDenoising解决方案应设置必要的文件，包括lib目录和可靠的lib文件。 例如，OpenCV2.2安装在“ C：\ OpenCV2.2。”中。 CMake使用Visual C ++ 2015在“ C：\ OpenCV2.2 \ VS2015 \”中生成一个动态的opencv解决方案。 所有设置都保存在当前解决方案中。 请更改它们以更正OpenCV目录。 转到文件夹“ \ BCDenoising \”。 使用Visual C ++ 2015（或其他VC ++版本）打开“ BCDenoising.sln”，并将其设置为发布模式。 在“解决方案资源管理器”窗口中，右键单击BCDenoising，然后打开属性页。 在“配置属性-> C / C ++->常规”中，输入“ C：

论文：Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering 阐述了BM3D算法原理与实现步骤

【图像去躁】基于BM3D实现图像去噪matlab源码

BM3D 基于神经网络的图像处理。 BM3D-Net：用于变换域协作过滤的卷积神经网络 去噪后，在图像处理中获得丰富的图像质量是必不可少的。 将BM3D算法展开为卷积神经网络结构，并具有“提取”和“聚合”层，以对BM3D中的块匹配阶段建模。 该网络适用于三个去噪任务：1-灰度图像去噪。 2色图像降噪。 3深度图去噪。 图像去噪是图像分析中的预处理步骤。 图像去噪大致分为传统方法和基于学习的方法。 传统方法：空间滤波方法基于小波变换的收缩函数法。 基于学习的方法：基于自然图像先验的方法字典学习空间编码深度学习 网络将BM3D的计算过程扩展到了可学习的CNN。 BM3D-Net 5层提取层卷积层非线性变换层卷积层聚集层 运行软件的过程 打开matlab 2016a或更高版本打开项目目录运行file-to-run.m文件以开始.m文件自动加载所需的文件和目录，选择培训比较和最终结果选项

现成代码、加入图片即可。

利用bm3d算法降噪的c源码，降噪效果出众

BM3D是目前最好的图像去噪方法之一，资源中有demo，很好实践！matlab版本的！ BM3D是目前最好的图像去噪方法之一，资源中有demo，很好实践！matlab版本的！ BM3D是目前最好的图像去噪方法之一，资源中有demo，很好实践！matlab版本的！

用MATLAB做图像处理时候的预处理，去噪效果比中值，高斯效果显著

BM3D matlab代码