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
* P  L* e8 ~! a9 ?4 ^& T1 rSd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
8 Y, u7 [- X9 H7 p6 |& K为什么要进行叠加？
% ~( O& E+ j. R8 a, h" ?' B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 n5 W! g) B/ m. b6 G/ T0 g% c            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);
) \, ~9 {/ p/ u. Q5 G- v6 _

NingW

路过

mutougeda

分享这个源代码，应该有用

function DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
% Non_Local_Means滤波器
. k( g  n* Y% `& I& f%函数输入:
9 B( \% y" ]/ i: s%         Nimg:  输入的图像矩阵 + 带噪声的
9 Y; ^/ [( X" R. k/ F5 [: X/ c%         PSH:  扩展窗尺寸大小
4 z9 m' a+ l- V$ `%         WSH: 窗尺寸大小
%         Sigma：方差
& }* Z5 r3 P6 |) E%函数输出:
% r8 N5 f' D2 Y%         DeNimg: 重构滤波图像

if ~isa(Nimg,'double')
( n$ @- x1 q  i! [  a6 R5 y    Nimg = double(Nimg)/255;
% l- R2 t) Z8 d7 _end
* ~1 A6 k' X* l& I
% 图像维数
[Height,Width] = size(Nimg);
u = zeros(Height,Width); % 初始化去噪图像矩阵
/ b8 s7 B; \) a" X9 O0 D; I) v$ BM = u; % 初始化权值矩阵
Z = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
% 避免边界效应
8 `! E9 J- f7 _  w7 o/ {1 _PP = padarray(Nimg,[PSH,PSH],'symmetric','both');
PW = padarray(Nimg,[WSH,WSH],'symmetric','both');
# a) O9 M! w# X& b% i% padarray使用
6 B& j  Y2 R( ?/ V) t% A =
%      1     3     4
%      2     3     4
* W% W& k4 K3 V5 J( ]: A& e; x2 B- w%      3     4     5
% B = padarray(A, 2 * [1 1], 0, 'both')
%      0     0     0     0     0     0     0
2 B! z( c4 r$ k3 i%      0     0     0     0     0     0     0
8 ^0 B/ p  ^' Z* s9 r8 q%      0     0     1     3     4     0     0
%      0     0     2     3     4     0     0
%      0     0     3     4     5     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
% F5 H" F! s- G7 [! H. T%      0     0     0     0     0     0     0
% 主循环
: f7 I+ @0 d3 C1 M$ k' b4 |for dx = -WSH:WSH
5 V1 I8 \$ M  |/ @$ [% v    for dy = -WSH:WSH
+ \7 S/ U  y# w7 p6 Q" ~        if dx ~= 0 || dy ~= 0
            Sd = integral_img(PP,dx,dy);  % 插值图像
7 N, N; e3 T3 Q! K, R- L            % 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);      
. P: S7 J4 N# h# k0 J( Z+ m4 \' |            % 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
            v = PW((WSH+1+dx)WSH+dx+Height),(WSH+1+dy)WSH+dy+Width));
            % 更新去噪图像矩阵
            u = u+w.*v;
( s6 h3 ^7 P  m2 }  a4 K            % 更新权值去噪图像矩阵
% J- D8 a" O0 [+ ~; Q$ O            M = max(M,w);
% B# T: p" z2 l" t* q5 O: k( F6 A            % 更新叠加权值 accumlated weights
            Z = Z+w;
6 ^8 v$ L% ]5 ^. A! [+ U; W) ~        end
    end
- P3 p/ P9 g! `$ L& kend
4 w& a; F6 p$ a1 O: c$ Z% 重构图像        
& n: @* u: [0 ?8 T. D2 Df = 1;
& o3 K/ v8 {1 S- @8 Gu = u+f*M.*Nimg;
" p! @) ]; u1 M+ Vu = u./(Z+f*M);
+ ~; a. v1 A1 b$ A+ v, U8 r+ jDeNimg = u; % 重构去噪图像
7 d' r" Z: K: {6 l2 ?
function Sd = integral_img(v,dx,dy)
% 根据平方差，插值图像
: Z+ B! M8 \: k9 Z  i% 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;
7 B, @6 \4 O. _  x: Q; Y8 O% 沿行插值
( y5 T$ U! `$ d/ j. XSd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
. i2 c; B! r& a9 z6 u8 E% 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
) X* j- N2 u" ~t = zeros(size(v));
+ m) X! e; P4 E* Ytype = (dx>0)*2+(dy>0);
2 M* X2 @: c  ~) G0 ~switch type
    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);
* U# \8 n/ w' A7 y" s! B    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);
7 a9 \8 a# _# W5 z) N    case 3 % dx>0,dy>0: 向左上方移动
0 N5 \2 k; N" \: Y" ^. f, r* H        t(1:end-dx,1:end-dy) = v(dx+1:end,dy+1:end);
end