图像算法之十二：非局部均值滤波及其Matlab实现

Posted 2020-08-28 飞翔的鲲

保边去噪算法之二：

首先谈一下什么是非局部均值滤波。在此之前，我们先来看一下均值滤波的原理。

1、均值滤波

均值滤波的计算非常简单，将图像像素点灰度记录在数组中，然后设置方框半径的值，然后将方框中的所有点的像素求和取平均，得到的结果就是均值滤波后对应像素点的灰度值。 
优点： 
计算很快而且简单 
从算法可以看出，只是求了平均，并没有很复杂的计算 。
缺点： 
得到的图像很模糊 
当方框的半径越大，得到的图像中那些变化较大的地方（边缘）计算后变化就越小，即边缘不明显，即模糊。

2、非局部均值滤波

非局部均值滤波的基本原理与均值滤波类似，都是要取平均值，但是非局部均值滤波在计算中加入了每一个点的权重值，所以能够保证在相邻且相差很大的点在方框中求平均值时相互之间的影响减小，也就对图像边缘细节部分保留很多，这样图像看起来会更清晰。

非局部均值滤波的算法我认为可以大致分为以下几个步骤： 
1. 首先在一个点A周围取一个大的框（搜索框），设边长为s，A在方框的中心，然后再在方框中取小的方框，即相似框，设边长为d 
2. 那么在A周围也有一个边长为d的方框，然后在大方框中找到所有边长为d的小方框的组合（就是一个小正方形在一个大正方形中到处移动，记录小正方形中心点的