首先对伪中值滤波算法进行了改进:噪声检测过程融入像素点灰度值、几何距离等因素,实现噪声点从图像像素点中的逐步分离;采用加权滤波的方法滤除噪声。其次对改进非局部均值滤波算法的先验信息获取方法进行了改进:对噪声图像进行提升小波变换,采用一种新型阈值函数选择低频分解系数,对高于阈值的系数进行重构得到参考图像,计算参考图像的相似度权值并将其作为改进非局部均值滤波算法的先验信息。最后基于2种改进算法提出了一种红外图像滤波方法,即依次采用改进伪中值滤波算法和基于先验信息的改进非局部均值滤波算法对红外图像进行滤波处理,然后将其与参考图像进行融合,以修正被过度滤波的图像。实验结果表明,该方法针对高密度噪声的红外图像有较好的滤波效果。

结合NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪

噪声自适应开关非局部方法

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。

提出将高斯平滑后的数据项和非局部中值滤波相结合的光流算法，以实现降噪并提高光流估计的稳健性和精度。该方法的数据项使用稳健的L1范数，通过高斯滤波对数据项平滑处理，抑制噪声干扰，并借助原始-对偶算法改善变分光流的求解效率；为进一步提高光流场的估计精度，引入了非局部中值滤波的全局优化策略；为提高算法对较大位移量估计的适应性，运用了由粗到精的金字塔方法。采用Middlebury光流数据库图像和真实场景图像对改进的TV-L1光流估计算法进行了实验验证。结果表明，提出的改进变分光流算法具有较强的稳健性，其光流估计精度优于传统的TV-L1模型算法。

用于图像去噪效果不错，可用于红外图像去噪 matlab程序

这是一个matlab程序：非局部均值滤波 这是一个matlab程序：非局部均值滤波 这是一个matlab程序：非局部均值滤波 这是一个matlab程序：非局部均值滤波

对非局部混合噪音滤波器MNF提出一种快速算法（Fast-MNF）.该算法是对目前滤波效果较好的混合噪音滤波器MNF的一种改进，它对邻近窗口像素按其均值、梯度和方差的相似程度进行预分类，把均值比、梯度比和方差比均在给定阈值范围内的像素分为一类，让其参与滤波运算，否则被忽略，以此提高滤波速度.实验结果表明，Fast-MNF算法的滤波效果优于MNF，且运算速度提高20%以上.

【图像去噪】基于非局部均值（NLM）滤波图像去噪matlab源码.md