传统图像去噪方法（三）之非局部均值去噪（NLM）

前面基于邻域像素的滤波方法，基本上只考虑了有限窗口范围内的像素灰度值信息，没有考虑该窗口范围内像素的统计信息如方差，也没有考虑整个图像的像素分布特性，和噪声的先验知识。python NLM算法使用天然图像中广泛存在的冗余信息来去噪，它利用了整幅图像来去噪，以图像块为单位在图像中寻找类似区域，再对这些区域求平均，可以比较好的去掉图像中存在的高斯噪声。 基本思想是：当前像素的估计值由图像中与它具备类似

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