求助：关于非局部均值滤波程序的问题

qUzalq

% 沿行插值
Sd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
% 沿列插值
3 f0 d7 A) W9 _' T0 |6 aSd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
# p" \4 o2 [; s4 ?5 S1 `. T* T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
3 r2 m, x' V0 n' c4 `$ K            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);

NingW

路过

mutougeda

分享这个源代码，应该有用

9 W: b9 D4 E$ G& W( Qfunction DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
: r! g) H! _* X( e1 h% Non_Local_Means滤波器
%函数输入:
%         Nimg:  输入的图像矩阵 + 带噪声的
' @) r$ M& r! J' R9 i' @0 e%         PSH:  扩展窗尺寸大小
%         WSH: 窗尺寸大小
%         Sigma：方差
%函数输出:
+ o3 x0 M) z$ s2 n" z; z8 F%         DeNimg: 重构滤波图像
1 Y7 a9 k+ K6 Z/ U- B
if ~isa(Nimg,'double')
    Nimg = double(Nimg)/255;
end
% u2 b" K7 t3 q; V% k: e
9 ]; ~% N, s, L' C3 b" `% 图像维数
  n. g8 y( }+ M4 ?8 d( s7 P[Height,Width] = size(Nimg);
u = zeros(Height,Width); % 初始化去噪图像矩阵
M = u; % 初始化权值矩阵
8 B; R/ H7 a! R! p; |; T" k3 UZ = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
5 D  [3 x6 P1 B4 O( |& A  w% 避免边界效应
) `2 q# q1 ]( g5 HPP = padarray(Nimg,[PSH,PSH],'symmetric','both');
PW = padarray(Nimg,[WSH,WSH],'symmetric','both');
1 t3 {) o' ]( g% D: A7 T% padarray使用
% A =
& Z9 \9 i* e$ u  M%      1     3     4
% A! H% i/ D, X+ _%      2     3     4
%      3     4     5
* F3 j9 C0 t* j0 I( J, }# ?% B = padarray(A, 2 * [1 1], 0, 'both')
! P4 c& ~" x/ B; ~%      0     0     0     0     0     0     0
& q. N7 c7 O7 t( H: V) i%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     1     3     4     0     0
+ J( B* q* E& w( }% f%      0     0     2     3     4     0     0
: |/ q7 i( H  \" V4 h; \  g%      0     0     3     4     5     0     0
5 }$ X& c4 y! N$ s9 z- D" F%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
) m( |% ?# n- f' ?5 E% 主循环
for dx = -WSH:WSH
    for dy = -WSH:WSH
3 ^' Q4 r3 ?) A% ~) W2 O2 {* k        if dx ~= 0 || dy ~= 0
- b$ p0 P& L/ o  G( w0 t; J            Sd = integral_img(PP,dx,dy);  % 插值图像
% }1 U; t- Y6 {% P, m            % 获取对应像素点的平方差矩阵
, Q2 q. \1 R6 k5 Q3 c- U# r4 c            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);      
7 q; C7 y3 i# a# W2 x            % 计算每一个像素点的权值
! i, M# w$ l) `, D: \            w = exp(-SDist/(2*Sigma^2));
# \0 z% Y) @$ o! g# k6 p            % 得到相应的噪声点
" v6 p8 P/ h' y) S! s( K# ?$ k; r  ]            v = PW((WSH+1+dx)WSH+dx+Height),(WSH+1+dy)WSH+dy+Width));
            % 更新去噪图像矩阵
1 L9 ~1 g; ?* @1 n3 }            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;
! }$ B, ^* I% ]5 m; u' E        end
: f& [; f" a. Z3 |/ N. |    end
$ {$ X' s8 F& B$ N) z# W* oend
/ j' w" I3 C2 V& z% 重构图像        
f = 1;
& P6 G7 Z( e2 \. ku = u+f*M.*Nimg;
# P; {* n/ r4 G- e8 q& g8 X/ qu = u./(Z+f*M);
1 ]6 Z% C+ j: `- l4 ^DeNimg = u; % 重构去噪图像
7 C6 t4 D& [  o
function Sd = integral_img(v,dx,dy)
1 D# f% J3 r0 i% 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;
0 ]& D$ j6 l& R& V; d, K% 沿行插值
Sd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
* }9 D, g9 C! C  v  E6 \% 沿列插值
Sd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
9 G3 _) z: ~0 D5 P8 i2 ~0 Z
function t = img_Shift(v,dx,dy)
% 在xy坐标系下，进行图像变换操作
& v% F7 h1 F& d0 |, r" Q0 qt = zeros(size(v));
type = (dx>0)*2+(dy>0);
switch type
7 h  t% C! }; O. `- P6 k2 q    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
2 D( g2 E5 b# ]+ Q; E" p        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);
. V7 x- K2 W0 m6 G8 @* y) Xend
. O% u; P' ^& X8 S- d" A: m# n3 W6 i( w