根据图像块之间的相似性提出了3维块匹配(Block Method of 3-Dimension, BM3D)算法。该方法不仅有较高的信噪比，而且视觉效果也很好，但是时间复杂度相对较高。

bm3d图像去噪算法，3个文件 用于处理灰度图像

matlab生成维纳过程代码BM3D去噪 该项目是基于OpenCV库的最新BM3D（块匹配和3D滤波）图像去噪算法的C ++实现。 ##（1）。 项目配置 该项目在Microsoft Visual C ++ 2015 Express和OpenCV 2.2.0中实现。 成功安装VC2015和OpenCV 2.2之后，BCDenoising解决方案应设置必要的文件，包括lib目录和可靠的lib文件。 例如，OpenCV2.2安装在“ C：\ OpenCV2.2。”中。 CMake使用Visual C ++ 2015在“ C：\ OpenCV2.2 \ VS2015 \”中生成一个动态的opencv解决方案。 所有设置都保存在当前解决方案中。 请更改它们以更正OpenCV目录。 转到文件夹“ \ BCDenoising \”。 使用Visual C ++ 2015（或其他VC ++版本）打开“ BCDenoising.sln”，并将其设置为发布模式。 在“解决方案资源管理器”窗口中，右键单击BCDenoising，然后打开属性页。 在“配置属性-> C / C ++->常规”中，输入“ C：

论文：Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative filtering 阐述了BM3D算法原理与实现步骤

现成代码、加入图片即可。

BM3D是目前最好的图像去噪方法之一，资源中有demo，很好实践！matlab版本的！ BM3D是目前最好的图像去噪方法之一，资源中有demo，很好实践！matlab版本的！ BM3D是目前最好的图像去噪方法之一，资源中有demo，很好实践！matlab版本的！

好用记得过来好评，有问题可以评论。 CBM3D图像去噪，里面有RGB的CBM3D图像去噪代码（输入图像为RGB图像）。里面还有BM3D图像去噪代码（输入图像为灰度图像）。里面还有其他BM3D拓展的其他算法。

本版本基于Matlab，是作者于2019年11月发布的最新版本，去噪效果良好，代码逻辑清晰。 算法主要包括三步骤： 相似块的3D变换，维纳协同滤波和反变换。

这是基于Python编写的经典图像去噪算法BM3D，含源代码和范例。不依赖于作者原版的Matlab，开发使用更为友好，代码结构清晰。

三维块匹配(BM3D)算法： 它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起形成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好,是最经典的算法之一。此为BM3D算法的C++完整代码