Non-Local Means滤波器
Non-Local Means滤波器D = Non_Local_Means(im,3,3,0.15);% 应用Non-Local Means滤波图像
function DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
% Non_Local_Means滤波器
%函数输入:
% Nimg:输入的图像矩阵 + 带噪声的
% PSH:扩展窗尺寸大小
% WSH: 窗尺寸大小
% Sigma：方差
%函数输出:
% DeNimg: 重构滤波图像
if ~isa(Nimg,'double')
Nimg = double(Nimg)/255;
end
% 图像维数
= size(Nimg);
u = zeros(Height,Width); % 初始化去噪图像矩阵
M = u; % 初始化权值矩阵
Z = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
% 避免边界效应
PP = padarray(Nimg,,'symmetric','both');
PW = padarray(Nimg,,'symmetric','both');
% padarray使用
% A =
% 1 3 4
% 2 3 4
% 3 4 5
% B = padarray(A, 2 * , 0, 'both')
% 0 0 0 0 0 0 0
% 0 0 0 0 0 0 0
% 0 0 1 3 4 0 0
% 0 0 2 3 4 0 0
% 0 0 3 4 5 0 0
% 0 0 0 0 0 0 0
% 0 0 0 0 0 0 0
% 主循环
for dx = -WSH:WSH
for dy = -WSH:WSH
if dx ~= 0 || dy ~= 0
Sd = integral_img(PP,dx,dy);% 插值图像
% 获取对应像素点的平方差矩阵
SDist = Sd(PSH+1:end-PSH,PSH+1:end-PSH)+Sd(1:end-2*PSH,1:end-2*PSH)-Sd(1:end-2*PSH,PSH+1:end-PSH)-Sd(PSH+1:end-PSH,1:end-2*PSH);
% 计算每一个像素点的权值
w = exp(-SDist/(2*Sigma^2));
% 得到相应的噪声点
v = PW((WSH+1+dx):(WSH+dx+Height),(WSH+1+dy):(WSH+dy+Width));
% 更新去噪图像矩阵
u = u+w.*v;
% 更新权值去噪图像矩阵
M = max(M,w);
% 更新叠加权值 accumlated weights
Z = Z+w;
end
end
end
% 重构图像
f = 1;
u = u+f*M.*Nimg;
u = u./(Z+f*M);
DeNimg = u; % 重构去噪图像
function Sd = integral_img(v,dx,dy)
% 根据平方差，插值图像
% 变换计算：tx = vx+dx; ty = vy+dy
t = img_Shift(v,dx,dy);
% 平方差图像
diff = (v-t).^2;
% 沿行插值
Sd = cumsum(diff,1);% 行叠加
% 沿列插值
Sd = cumsum(Sd,2); % 列叠加
function t = img_Shift(v,dx,dy)
% 在xy坐标系下，进行图像变换操作
t = zeros(size(v));
type = (dx>0)*2+(dy>0);
switch type
case 0 % dx<0,dy<0: 向右下方移动
t(-dx+1:end,-dy+1:end) = v(1:end+dx,1:end+dy);
case 1 % dx<0,dy>0: 向左下方移动
t(-dx+1:end,1:end-dy) = v(1:end+dx,dy+1:end);
case 2 % dx>0,dy<0: 向右上方移动
t(1:end-dx,-dy+1:end) = v(dx+1:end,1:end+dy);
case 3 % dx>0,dy>0: 向左上方移动
t(1:end-dx,1:end-dy) = v(dx+1:end,dy+1:end);
end
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