NLM 是一种基于补丁的方法，它是瞬态保留的。 在心电图中，这意味着可以保留信号峰值，同时抑制其他高频噪声。 参见“ECG 信号的非局部方式去噪”，B. Tracey 和 E. Miller，IEEE Transactions on Biomedical Engineering，第 59 卷，第 9 期，2012 年 9 月，第 2383-2386 页。

非局部均值滤波去噪算法在目前所有滤波去噪算法中效果最为显著，但其运行速度较慢，针对该缺点提出了一种基于快速非局部均值滤波算法，运用插值算法将邻域权值计算出来，速度有了明显提升。

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Buades 等人提出的非局部均值 (NLM) 滤波器的实现。 用于图像去噪。 它重新实现了 JV Manjon-Herrera 提交的 NLM 过滤器，仅使用 MATLAB 函数且不使用循环。

将非局部均值算法用于SAR图像去斑，而且该方法中应用到了主邻域字典来提高去斑效果。

matlab卷积神经网络去噪代码 1. 项目介绍 1.1 项目的背景 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 1.2 噪声强度和类型 项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。 1.3 评价指标 图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。 2. 数据集介绍 该项目中只是对Set12数据集进行处理，也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分，可以自行添加其他数据集，在代码中修改一下数据集的目录即可。 3. 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码都是从别人那儿clone下来，做了一些小的修改。 五种算

NL-means窗口 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定两个固定大小的窗口：搜索窗口 和邻域窗口。 邻域窗口在搜索窗口中滑动，根据邻域间的相似性确定像素的权值。

此函数 NLMF 对 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据执行非局部均值噪声过滤。 该函数部分是 c 编码的，用于 cpu 高效过滤。 适用于几乎所有图像数据类型，如 MRI、CT 和正常照片。 警告！，图像过滤消除了噪音，但重要的（医学）细节也可能丢失，（见评论中的讨论）。 原理 NL-Mean 滤波器： 像素周围的局部像素区域（块）与邻域（或整个图像中）的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能： J = NLMF（我，选项）； 输入， I : 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据，范围为 [0..1] 的 Single 或 Double 类型选项：带有选项的结构，例如过滤强度输出， J : NL-means 滤波图像或图像体积功能（2）： J = NLMF2Dtree(I, 选项); 与 NLMF 相同，但会使用 kd-tre