求助：关于非局部均值滤波程序的问题

qUzalq

% 沿行插值
+ x5 K& R& v* a& }6 @2 JSd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
3 [! |3 \* o7 W& J3 y% 沿列插值
Sd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
) h/ A1 [  h2 I  O$ m3 X3 t2 D& b为什么要进行叠加？
还有这一步也不是很明白，怎么就得到每个像素点的权值了
% `2 V& x; r+ k) o$ L            SqDist = Sd(PatchSizeHalf+1:end-PatchSizeHalf,PatchSizeHalf+1:end-PatchSizeHalf)+Sd(1:end-2*PatchSizeHalf,1:end-2*PatchSizeHalf)-Sd(1:end-2*PatchSizeHalf,PatchSizeHalf+1:end-PatchSizeHalf)-Sd(PatchSizeHalf+1:end-PatchSizeHalf,1:end-2*PatchSizeHalf);

mutougeda

分享这个源代码，应该有用
  G/ Q  B0 }2 b( `. G5 e7 t
3 R% X2 P% d# c7 {, {function DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
8 Y' \; r) e$ s1 |% Non_Local_Means滤波器
%函数输入:
# ~! U" n2 \% N%         Nimg:  输入的图像矩阵 + 带噪声的
( H$ }% e, k- a# N1 g%         PSH:  扩展窗尺寸大小
! s- ~; m/ N9 N" k/ Q%         WSH: 窗尺寸大小
%         Sigma：方差
  E: s5 `( `$ }# }2 K%函数输出:
8 f1 X: }1 p) a( O2 d9 P: @%         DeNimg: 重构滤波图像

* G8 S- `  {  P6 _if ~isa(Nimg,'double')
    Nimg = double(Nimg)/255;
  g0 s, W' K2 Iend
2 [* o! A$ E# L, G) U
6 v& U# X, l  f: O% ^% 图像维数
[Height,Width] = size(Nimg);
5 c  p3 k$ m9 pu = zeros(Height,Width); % 初始化去噪图像矩阵
- R9 V9 o% y" Q$ w8 ^* ~M = u; % 初始化权值矩阵
+ C7 B0 I- L9 F# cZ = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
% 避免边界效应
PP = padarray(Nimg,[PSH,PSH],'symmetric','both');
- k* q" n4 f( s  LPW = padarray(Nimg,[WSH,WSH],'symmetric','both');
% padarray使用
" N9 A$ ^; Y  I& F& D$ ?% A =
; s: E1 w, C6 S( T%      1     3     4
%      2     3     4
4 u% ~) l, X* Q) y. S5 [7 P# j9 T2 E5 p. R%      3     4     5
% B = padarray(A, 2 * [1 1], 0, 'both')
: r, }6 t; w  _%      0     0     0     0     0     0     0
& r! x4 f% l) G  P" i- p3 D0 Y3 ^%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     1     3     4     0     0
$ x( u/ w, `" e/ G0 G+ @%      0     0     2     3     4     0     0
%      0     0     3     4     5     0     0
  `+ X5 _! r/ f%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
, n/ x1 x/ a+ E/ x& p* M% 主循环
for dx = -WSH:WSH
5 n6 k, M: ~4 q! G- {, @8 Q4 S+ C    for dy = -WSH:WSH
) w! d+ ?. A) P1 s        if dx ~= 0 || dy ~= 0
3 {6 B; l1 U8 w$ G            Sd = integral_img(PP,dx,dy);  % 插值图像
  U! S- [% S+ Q' K! K            % 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);      
% N' t' U5 z, w$ V; Y6 J/ }& k            % 计算每一个像素点的权值
9 S  {7 b: K8 }8 t5 {            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
. q) i: h( O2 m/ ^+ P            u = u+w.*v;
            % 更新权值去噪图像矩阵
" o  X1 [* K) s7 [) M# O, D( `            M = max(M,w);
; Y1 z' [+ @) W            % 更新叠加权值 accumlated weights
/ ]+ n9 N$ f- m# P$ t3 j8 a; v            Z = Z+w;
        end
    end
end
% k$ k9 x- f0 o9 r  q# [) g8 \% 重构图像        
6 o$ b8 H4 w3 e& p5 x* T$ ]f = 1;
u = u+f*M.*Nimg;
3 s8 b% A+ S( j8 h  tu = u./(Z+f*M);
8 k0 Y5 K# i4 Z  j! ?. f- tDeNimg = u; % 重构去噪图像
& d' h* p5 N( l3 l
8 c( v$ @+ ]: Y. z* Lfunction Sd = integral_img(v,dx,dy)
: L; {6 A1 `0 h0 e6 ]; J5 v1 `% 根据平方差，插值图像
# `/ E3 Y8 ]# i, C% 变换计算：tx = vx+dx; ty = vy+dy
+ w8 `; @) \# M2 Dt = img_Shift(v,dx,dy);
2 W3 p  [6 C0 r( Q" O% 平方差图像
diff = (v-t).^2;
* J1 T) q+ e8 `* |) \+ L3 _0 {* ^- m' |) L% 沿行插值
Sd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
3 b8 g; H3 N5 Z! w# t% 沿列插值
8 X& Y: e5 H3 O' @% XSd = 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
# M3 t- K" B+ B$ |/ l3 kt = zeros(size(v));
type = (dx>0)*2+(dy>0);
switch type
8 x1 [5 X: v6 i6 G  v    case 0 % dx<0,dy<0: 向右下方移动
7 g: G5 u9 y& u7 {# h+ t        t(-dx+1:end,-dy+1:end) = v(1:end+dx,1:end+dy);
5 S3 l( z6 I  }4 ^    case 1 % dx<0,dy>0: 向左下方移动
, ^* p: `6 H5 z9 F4 S% @$ T+ J2 g        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);
( @% f: T! T6 u; P- k- U    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

NingW

路过