傳統圖像去噪方法（三）之非局部均值去噪（NLM）

前面基於鄰域像素的濾波方法，基本上只考慮了有限窗口範圍內的像素灰度值信息，沒有考慮該窗口範圍內像素的統計信息如方差，也沒有考慮整個圖像的像素分佈特性，和噪聲的先驗知識。python NLM算法使用天然圖像中廣泛存在的冗餘信息來去噪，它利用了整幅圖像來去噪，以圖像塊爲單位在圖像中尋找類似區域，再對這些區域求平均，可以比較好的去掉圖像中存在的高斯噪聲。 基本思想是：當前像素的估計值由圖像中與它具備類似

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