求助：关于非局部均值滤波程序的问题

qUzalq

% 沿行插值
# Q2 }5 ]8 X1 v6 b0 p/ D* b' lSd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
7 X/ @# M  I: S- d) d/ O9 b4 ?% 沿列插值
Sd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
为什么要进行叠加？
8 L9 J! J6 E  Q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
( B2 i( z' \% s: R            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);
1 K. C9 u2 p! w5 T7 a9 T" x

NingW

路过

mutougeda

分享这个源代码，应该有用

function DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
* d9 \* m. z5 a. B3 D( l% Non_Local_Means滤波器
' E# K- Z$ P0 ~# _9 R) r%函数输入:
%         Nimg:  输入的图像矩阵 + 带噪声的
%         PSH:  扩展窗尺寸大小
% H! r. |3 ^0 J6 b$ `; ?1 x% ]4 z%         WSH: 窗尺寸大小
%         Sigma：方差
0 `$ }7 d3 ~( L* S5 [%函数输出:
& o+ p; T4 a% D%         DeNimg: 重构滤波图像

- c# ?  i; d0 x9 K: F: x, Wif ~isa(Nimg,'double')
    Nimg = double(Nimg)/255;
end
+ ], v6 M6 u4 q4 B5 }0 n2 G
% 图像维数
[Height,Width] = size(Nimg);
& u8 o9 ^' u( e/ q! ju = zeros(Height,Width); % 初始化去噪图像矩阵
! w$ `9 _1 `: f: rM = u; % 初始化权值矩阵
Z = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
6 J7 Q( V: a$ V% 避免边界效应
5 @1 u% c; z/ k* E4 jPP = padarray(Nimg,[PSH,PSH],'symmetric','both');
1 ^$ E7 R6 I% R) JPW = padarray(Nimg,[WSH,WSH],'symmetric','both');
$ O. Q# A6 \5 z2 G; }% padarray使用
4 [7 W; T4 u/ j3 \/ B3 i+ t( @% A =
%      1     3     4
' y) w( m! F2 z! s/ p%      2     3     4
) n1 Q) d9 |/ Q& r$ H%      3     4     5
1 q# Z9 G2 u% ?2 n* L3 a  |% B = padarray(A, 2 * [1 1], 0, 'both')
1 o+ q( Y5 o3 `%      0     0     0     0     0     0     0
8 J/ }# _8 C6 Z" G' a%      0     0     0     0     0     0     0
- c" H* H# [# H, k. W6 {%      0     0     1     3     4     0     0
%      0     0     2     3     4     0     0
%      0     0     3     4     5     0     0
% c* j' `5 ?* ]  g6 T: c%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
& i) B. x1 a7 J+ m& I2 J) i, z% 主循环
; e/ g0 G8 l2 ^% Z' lfor dx = -WSH:WSH
6 a7 Q: y- ^3 O2 Y5 {1 v* I8 S    for dy = -WSH:WSH
        if dx ~= 0 || dy ~= 0
+ q: L: N8 b" a& S2 A$ [! I) e9 ]            Sd = integral_img(PP,dx,dy);  % 插值图像
            % 获取对应像素点的平方差矩阵
, q5 l! W/ J" E& S% Y            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
' u, A% h% _2 W/ \, C* h            w = exp(-SDist/(2*Sigma^2));
3 H: j; _. j, v% F9 W8 e' E4 I8 g            % 得到相应的噪声点
  q% m& c( L& u7 |5 t! Q            v = PW((WSH+1+dx)WSH+dx+Height),(WSH+1+dy)WSH+dy+Width));
7 K' x! C) l/ J; ~: N6 V  f            % 更新去噪图像矩阵
  V% H! K# D6 ~7 K            u = u+w.*v;
9 c# r: f7 }8 E& {( t4 {1 q8 }4 C            % 更新权值去噪图像矩阵
; f% p4 @* |$ \: U* `            M = max(M,w);
            % 更新叠加权值 accumlated weights
* _# h0 M) i. B, @) M+ j5 |# n            Z = Z+w;
3 f# U3 p6 F1 y7 {+ m7 v- Y! q7 d+ F        end
    end
( `9 e2 p0 I/ o+ h) n! oend
8 r8 F8 h8 [6 Z" O' M1 k% 重构图像        
+ a6 H& U4 @- D+ l- Vf = 1;
u = u+f*M.*Nimg;
3 V! F) R% C9 x* H  O; Qu = u./(Z+f*M);
DeNimg = u; % 重构去噪图像
) v7 C" {( N( }  e
function Sd = integral_img(v,dx,dy)
' L* e/ _7 z, d% 根据平方差，插值图像
$ x; z7 M! A! T# i! M# A% 变换计算：tx = vx+dx; ty = vy+dy
& y% d9 E6 v. ^! O, F1 f4 l7 ct = img_Shift(v,dx,dy);
% 平方差图像
diff = (v-t).^2;
% 沿行插值
2 P8 X; i( g* t0 q  V8 \& g& JSd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
+ X* J; \% q/ i% 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));
5 G+ D8 J4 r/ C& t* stype = (dx>0)*2+(dy>0);
switch type
6 ?# h' c" n7 Z2 E* x4 p$ |( y    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);
8 G0 C1 R! M# {2 O    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);
: \  r/ z$ K* ^$ x% v& X7 f  Y    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