对Buades等人提出的非局部均值图像去噪算法进行改进。传统的方法在滤波参数定义上存在缺陷,为了解决这个问题,通过建立噪声方差与滤波系数的关系,提出解决噪声估计的方法。另外,根据小波系数的分布特点,利用GGD模型参数(尺度和形状参数)对系数进行拟合,并用GGD模型参数提出一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,该噪声方差估计算法不仅能有效地估计噪声方差大小,而且使原有的非局部均值算法具有自适应性。这种自适应的非局部均值算法可以达到近似最优,具有鲁棒性和快速性,且算法精度高。

非局部均值滤波(Non-Local Means，NLM)是一种有效的图像去噪算法．但它仅利用了图像的表面特征而忽略了图像的结构信息，其相似度量标准泛化能力差，相似集合的准确性低．笔者提出一种基于结构相似度(Structure Similarity，SSIM)全参考模型的非局部均值图像去噪方法．由于SSIM能够更好的描述图像块的全局特征和结构特征，基于此模型的相似度量具有较强的泛化能力．实验结果证明，此方法对自然图像的去噪效果优于传统的NLM算法．

基于纹理和空间信息特征的k均值图像分割matlab仿真+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

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经典的基于非局部思想的图形图像去噪模型，也即非局部滤波，基于matlab实现

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此函数 NLMF 对 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据执行非局部均值噪声过滤。 该函数部分是 c 编码的，用于 cpu 高效过滤。 适用于几乎所有图像数据类型，如 MRI、CT 和正常照片。 警告！，图像过滤消除了噪音，但重要的（医学）细节也可能丢失，（见评论中的讨论）。 原理 NL-Mean 滤波器： 像素周围的局部像素区域（块）与邻域（或整个图像中）的像素块进行比较。 补丁的中心像素根据补丁之间的二次像素距离进行平均。 功能： J = NLMF（我，选项）； 输入， I : 1D 信号、2D 灰度/彩色或 3D 图像数据，范围为 [0..1] 的 Single 或 Double 类型选项：带有选项的结构，例如过滤强度输出， J : NL-means 滤波图像或图像体积功能（2）： J = NLMF2Dtree(I, 选项); 与 NLMF 相同，但会使用 kd-tre

imagenet_mean.binaryproto Caffe imagenet均值图像

计算一幅图像的均值和方差，基于openCV实现，适用于图像融合、分割和识别等机器视觉领域。