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
  @& T# Z2 m9 I" u% 沿列插值
Sd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
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
" {% D& V: C8 p            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);
# B$ j8 E1 f: f. j

NingW

路过

mutougeda

分享这个源代码，应该有用
; K/ y0 H* [. t! l
function DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
/ l. \% I$ u' R% Non_Local_Means滤波器
+ d$ [7 q% e" |%函数输入:
* `& o- r: J! K! n* ~%         Nimg:  输入的图像矩阵 + 带噪声的
  l8 R: o4 d# Z# d%         PSH:  扩展窗尺寸大小
%         WSH: 窗尺寸大小
6 P& G4 l/ B. S8 U  [. m& X%         Sigma：方差
( P$ N$ K  c' m- H6 G%函数输出:
# K; U) H" e$ C%         DeNimg: 重构滤波图像

if ~isa(Nimg,'double')
; v6 \; ~6 ^3 M3 }0 Q. }' t    Nimg = double(Nimg)/255;
end
9 l% b; M# ]: S: G% d
  H2 T8 N. \8 b% J" ~& t+ e% 图像维数
! ~+ H5 M+ V/ H% {% v[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
Z = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
+ d# M0 |! A) C1 d3 V. X. M% 避免边界效应
PP = padarray(Nimg,[PSH,PSH],'symmetric','both');
- s$ ^2 c# o2 A0 N  rPW = padarray(Nimg,[WSH,WSH],'symmetric','both');
  y2 e& Z/ [' l" ^9 G% padarray使用
4 ?2 U4 Z' e5 D0 l$ y% A =
: ]' d) X) {4 k7 D$ M# S%      1     3     4
! F! a% L& s1 E; P9 B  d%      2     3     4
%      3     4     5
# r% q" G1 ^( {& o( u, ^% B = padarray(A, 2 * [1 1], 0, 'both')
) G  H: A  ?( z5 @& E; `%      0     0     0     0     0     0     0
4 g, [9 X  S1 p- v2 w%      0     0     0     0     0     0     0
4 g9 N& _  ?- f. p%      0     0     1     3     4     0     0
- M& W' _! V" h& B* j%      0     0     2     3     4     0     0
) M( y/ f' m- o" A8 M" p%      0     0     3     4     5     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
) D4 z6 \8 J& k# s, m6 u/ L) L%      0     0     0     0     0     0     0
% }6 i" x/ J3 g/ H7 g2 Y3 F- C% 主循环
for dx = -WSH:WSH
3 }& G" o' \% [9 y+ D/ ~    for dy = -WSH:WSH
        if dx ~= 0 || dy ~= 0
6 n1 f; _9 w6 O1 W7 v* `            Sd = integral_img(PP,dx,dy);  % 插值图像
            % 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);      
( q; I  t3 x/ B: d            % 计算每一个像素点的权值
            w = exp(-SDist/(2*Sigma^2));
0 C# P0 s9 l* D( c' s            % 得到相应的噪声点
            v = PW((WSH+1+dx)WSH+dx+Height),(WSH+1+dy)WSH+dy+Width));
- g) W( k) T, A( l5 `            % 更新去噪图像矩阵
  B$ [) w, s2 t, `8 ?# A2 m, ^            u = u+w.*v;
" q* k/ i1 S0 n$ [9 c6 {" i# E9 v            % 更新权值去噪图像矩阵
            M = max(M,w);
            % 更新叠加权值 accumlated weights
! s$ [6 @2 w) z% {4 }            Z = Z+w;
        end
! [8 C6 O) H. ~- Z+ X% u) J    end
3 S& ]' B; A$ T, p+ \end
% 重构图像        
3 F  \' K5 q3 E" n( g# if = 1;
4 R3 P" O: i6 Q5 W1 Mu = u+f*M.*Nimg;
u = u./(Z+f*M);
DeNimg = u; % 重构去噪图像
' o5 k, G" C% M5 m
6 G7 Y( S; s  vfunction Sd = integral_img(v,dx,dy)
% 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);
- t% s/ `/ |. k: ~& r7 ^% 平方差图像
9 h* J% r) A# S8 z9 v% [2 Ediff = (v-t).^2;
% 沿行插值
2 i$ M: F' Q* G) Z! rSd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
2 V8 h3 h* y) e( e7 Z. Y% 沿列插值
& ^( z2 C9 Z7 m, Z- tSd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加

7 ?% {/ w# g& ^6 ~! E# ~9 Ffunction t = img_Shift(v,dx,dy)
% 在xy坐标系下，进行图像变换操作
* }. z! m$ `0 P9 pt = zeros(size(v));
type = (dx>0)*2+(dy>0);
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);
. ^7 [9 ~$ ~6 h/ h0 S, W    case 1 % dx<0,dy>0: 向左下方移动
+ t! c0 ]- x! X" s. c( r- i7 L        t(-dx+1:end,1:end-dy) = v(1:end+dx,dy+1:end);
9 g6 b: v0 n$ \) E: L    case 2 % dx>0,dy<0: 向右上方移动
* Z% T. J; u7 X' W        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
" w7 X6 q2 c. O$ A3 g) m        t(1:end-dx,1:end-dy) = v(dx+1:end,dy+1:end);
end
: P# e: {7 G0 G