NLM去噪算法实现

简介

　　本篇主要是对NLM去噪算法的实现总结。参考论文：点击打开链接

基本原理

　　该算法的基本原理是：假设同一副图像上，有着很多相似的纹理；因此在有噪声的区域，可以通过某种方式情况下，将相似的纹理区域来替换噪声区域。从而达到较好的去噪效果，并且不太多的损失细节。

具体实现

　　1、该算法需要遍历整个原图像；首先取出一个原图像pixel，以该pixel坐标为中心，圈出一大、一小两个矩形。大的矩形表示纹理替换搜索区域R，小的矩形表示待处理pixel的纹理区域L。　　R和L的size关系可以参考论文描述：                

　　2、将R矩形区域，分成若干个和R矩形区域一样的大小的矩形L1。依次根据论文公式：           

计算出每块L1和L之间的权重W。

　　3、将L的像素值都设置为0，然后根据L与每块L1的权重W，叠加当前L的像素值为：w * L1。

　　4、将L和每块L1之间的权重W，同样累加起来到Wall。

　　5、所有L1遍历完了之后，L=L / Wall。就得到了经过去噪处理之后的L区域像素。对应论文公式：            

结果显示

　　对应的处理结果如下：

                                                                     原图像                                                                             去噪后图像      

                                                                         原图像

                                                          去噪后图像     

                                                         局部对比     

注：本文使用图片来源自己拍摄和该论文网站。