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
3 J6 E& z( J; O3 e! P2 E% 沿列插值
Sd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
5 Q2 L6 m1 F5 ~2 }, I4 y* x, F1 }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
            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);
0 K/ A% r; }) u7 \& T2 S! v: B' r

NingW

路过

mutougeda

分享这个源代码，应该有用
: y1 ]1 A! }. o( p
function DeNimg = Non_Local_Means(Nimg,PSH,WSH,Sigma)
, W+ X, W+ I1 ], ^, D5 ^3 D% Non_Local_Means滤波器
%函数输入:
%         Nimg:  输入的图像矩阵 + 带噪声的
* X) I. I$ c' O5 G  _4 i5 i8 K& F%         PSH:  扩展窗尺寸大小
%         WSH: 窗尺寸大小
%         Sigma：方差
%函数输出:
%         DeNimg: 重构滤波图像

if ~isa(Nimg,'double')
3 Z) F, U% ^0 n# `' B1 d    Nimg = double(Nimg)/255;
; U" V  l4 z, J  M2 C" k# i4 Oend
3 I. G4 S9 [9 ?3 I
* B! ^; o$ w6 R5 G0 ?7 B% 图像维数
[Height,Width] = size(Nimg);
u = zeros(Height,Width); % 初始化去噪图像矩阵
2 O! h5 O& `5 a: d6 M: x: E$ c. ?M = u; % 初始化权值矩阵
7 l0 e" Z6 Z  |- u2 m( E2 dZ = M; % 初始化叠加权值 accumlated weights
% 避免边界效应
PP = padarray(Nimg,[PSH,PSH],'symmetric','both');
PW = padarray(Nimg,[WSH,WSH],'symmetric','both');
: b: X, {5 z4 t* r0 z% padarray使用
5 h& Z0 F9 I) W/ R% U8 {' P  i& P% A =
6 l) d3 I1 c' q%      1     3     4
%      2     3     4
%      3     4     5
% B = padarray(A, 2 * [1 1], 0, 'both')
%      0     0     0     0     0     0     0
' \& ^; ], f1 J) i1 C%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     1     3     4     0     0
%      0     0     2     3     4     0     0
, Z, r+ v' L1 i9 g% W; A%      0     0     3     4     5     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
%      0     0     0     0     0     0     0
% 主循环
- S4 P' m5 E" ~0 |0 a. ofor dx = -WSH:WSH
    for dy = -WSH:WSH
        if dx ~= 0 || dy ~= 0
$ A7 r. ?1 D% P" x0 s% w            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);      
            % 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;
            % 更新权值去噪图像矩阵
) C# o5 Z# j: m            M = max(M,w);
. A! ?4 _" T" G/ [8 w% J0 f            % 更新叠加权值 accumlated weights
* J- p5 s8 D6 X+ Q9 N  P            Z = Z+w;
+ n% W$ z, a& n( C; a& N8 n        end
    end
end
% 重构图像        
f = 1;
u = u+f*M.*Nimg;
u = u./(Z+f*M);
2 [% r% o0 S+ ~& _9 J+ C0 gDeNimg = u; % 重构去噪图像
% n4 c( d* m+ b- x% D' B
+ M4 |( S8 J& H8 {9 ^- e, ~3 qfunction Sd = integral_img(v,dx,dy)
% 根据平方差，插值图像
; e+ \. D) l4 ?, q8 _% 变换计算：tx = vx+dx; ty = vy+dy
  H% F" S5 D# a- d0 i- Nt = img_Shift(v,dx,dy);
% 平方差图像
+ @7 y' J5 n& z8 L$ {' l0 _' j7 m# A% ldiff = (v-t).^2;
% 沿行插值
2 i" t) M6 g' d  P/ r- sSd = cumsum(diff,1);  % 行叠加
* f! l0 A1 S2 P% 沿列插值
$ F2 i7 W+ g1 A5 c4 b  HSd = cumsum(Sd,2);    % 列叠加
; X9 _+ J) s# o& C' _) Q0 r5 ]
function t = img_Shift(v,dx,dy)
% 在xy坐标系下，进行图像变换操作
3 L4 F) d3 t+ U" Z2 W5 ^t = zeros(size(v));
" |' U/ }! T7 ]- Jtype = (dx>0)*2+(dy>0);
8 B2 I3 Y8 l) N. Vswitch type
0 y7 z0 W0 ~$ K8 j) J& a+ @8 m    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);
! o6 _1 B! o3 k) o* D! E, H    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);
& W7 R% |" L) h* S6 n    case 2 % dx>0,dy<0: 向右上方移动
% T  m% e  I! K+ ~5 X, t3 i* F        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
2 _6 A( C* v9 C        t(1:end-dx,1:end-dy) = v(dx+1:end,dy+1:end);
end