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
+ p2 X1 O5 M9 [/ c3 R% 沿列插值
3 C: x9 i3 B% y# `Sd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
, X# h5 y  r( [0 ~6 U为什么要进行叠加？
9 ~. ^- O- o1 h. g5 N: D6 m1 M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
5 L5 Z" k* [( n9 G" o7 Y            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
- R. r; @5 _) C$ ]5 v
3 n4 F' a: X, S3 E& |2 x# p! Jfunction DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
, W7 I7 W! X  ^8 \7 A) z% Non_Local_Means滤波器
. r' Z! a; T6 m& {%函数输入:
1 K0 m" t1 l9 Y* }- V%         Nimg:  输入的图像矩阵 + 带噪声的
6 Q4 o4 R- J! d5 N4 ^& B) I; z2 f8 r%         PSH:  扩展窗尺寸大小
  Z4 X* `$ n6 b; h  Z3 E3 r6 @1 ?%         WSH: 窗尺寸大小
%         Sigma：方差
%函数输出:
  J" z8 V8 X: [0 p$ H9 o%         DeNimg: 重构滤波图像

1 K7 w! |2 e+ d/ eif ~isa(Nimg,'double')
    Nimg = double(Nimg)/255;
end

4 n* l5 \3 k9 x# R0 Q8 s; p1 s% 图像维数
[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
# d5 E; [/ o' H. lZ = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
& R9 {( [. l. M% T4 A* T7 N% 避免边界效应
9 I* w& V4 w2 t9 _# SPP = padarray(Nimg,[PSH,PSH],'symmetric','both');
! {# T6 y8 D4 l2 u1 r1 VPW = padarray(Nimg,[WSH,WSH],'symmetric','both');
% padarray使用
% A =
%      1     3     4
3 k+ F. s* D/ |0 x% y%      2     3     4
/ L" k- [. f& {# H%      3     4     5
3 w+ m2 H6 f/ ]4 S5 g% r% B = padarray(A, 2 * [1 1], 0, 'both')
%      0     0     0     0     0     0     0
' v8 }# I2 a4 S9 F: M! Y%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     1     3     4     0     0
: u, }3 g; P2 s2 R* Q%      0     0     2     3     4     0     0
3 e: c4 h& L/ r! a: h9 z" B%      0     0     3     4     5     0     0
' M. s& |1 W4 P' h$ ?" \: G%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
% 主循环
$ o, E6 ~% R5 e# b# @$ [for dx = -WSH:WSH
4 Z4 x0 O( d0 r' r+ A4 V% |    for dy = -WSH:WSH
        if dx ~= 0 || dy ~= 0
0 |& Z% L; ]" y, w5 C/ ?            Sd = integral_img(PP,dx,dy);  % 插值图像
5 X0 H4 S/ K; b7 _* Z2 J, i* k) {  h            % 获取对应像素点的平方差矩阵
% V: c7 d+ S) ]            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
* Z- k$ U3 b- |            v = PW((WSH+1+dx)WSH+dx+Height),(WSH+1+dy)WSH+dy+Width));
            % 更新去噪图像矩阵
: U- u1 z* U/ v! a            u = u+w.*v;
            % 更新权值去噪图像矩阵
( U! h- }* |- g            M = max(M,w);
            % 更新叠加权值 accumlated weights
; ^# V' }9 b* A; L' s5 q, g6 A            Z = Z+w;
$ J  y/ }0 o1 n3 g# A        end
: I% l( z+ y- N% r6 A! M: K    end
8 R$ B$ }$ d8 x8 a6 T4 H% Cend
: l5 @# _5 ]" {# h7 ]% 重构图像        
7 p0 c  m/ n2 b* H8 |- Uf = 1;
3 P* T6 h* u- z: Zu = u+f*M.*Nimg;
. [# V) C* l+ f3 u& _! \" Wu = u./(Z+f*M);
DeNimg = u; % 重构去噪图像

0 p+ c4 u- z) n+ ]% @5 j8 _function Sd = integral_img(v,dx,dy)
% 根据平方差，插值图像
6 q# R" T) d. K0 r& _! X4 {% 变换计算：tx = vx+dx; ty = vy+dy
4 ^, h" C" ^7 J4 et = img_Shift(v,dx,dy);
, c9 G4 X, c% Y. {) w5 I% 平方差图像
7 t' h6 W1 K3 J5 b) _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

# a/ K- B- c% y2 o# o: O( y5 Kfunction t = img_Shift(v,dx,dy)
% 在xy坐标系下，进行图像变换操作
2 V) d4 m5 }- w- a& {% b+ k! ^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. H( q  F! W, Z. s( M        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
* E+ D" ~0 P) R0 o( M        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);
1 J* w' q$ j9 o6 B1 uend