图像保边滤波算法集锦--非局部均值NLM滤波器

本文介绍非局部均值滤波，这种滤波器效果非常好，但是算法耗时严重，这里以效果为先，来给大家讲解。

非局部均值滤波(Non-Local Means,NLM)是Buades等人于2005年在论文“A non-local algorithm for image denoising”中提出的对传统邻域滤波方法的一种改进滤波，考虑到了图像的自相似性质，它充分利用了图像中的冗余信息，在去噪的同时能够最大程度的保持图像的细节特征。

该算法需要计算图像中所有像素与当前像素之间的相似性，考虑到这个计算量与效率的问题，一般会设定两个固定大小的窗口，一个大的搜索窗口(D×D)和一个小的邻域窗口(d×d)，邻域窗口在搜索窗口中进行滑动，根据邻域间的相似性来确定对应中心像素对当前像素的影响度，也就是权值。

下图是NLM算法执行过程，大窗口是以目标像素为中心的搜索窗口，两个灰色小窗口分别是以x，y为中心的邻域窗口。其中以y为中心的邻域窗口在搜索窗口中滑动，通过计算两个邻域窗口间的相似程度为y赋以权值w(x,y) 。

NLM的算法流程如下：

关于NLM的快速算法，可以参考论文：

FromentJ. Parameter-Free Fast Pixelwise Non-Local Means Denoising[J]. Image ProcessingOn Line, 2014, 4: 300-326

本人使用C语言实现代码如下(没有使用快速算法，速度在10S以上，使用DEMO时轻耐心等待)：

#include "string.h"
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
#include "math.h"
#include"f_NLM.h"#define MIN2(a, b) ((a) < (b) ? (a) : (b))
#define MAX2(a, b) ((a) > (b) ? (a) : (b))
#define CLIP3(x, a, b) MIN2(MAX2(a,x), b)void NLM(unsigned char* srcData, int width, int height, int D, int d, float h)
{unsigned char* tempData = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char) * width * height);memcpy(tempData, srcData, sizeof(unsigned char) * height * width);float sw = 0;float sum = 0;int px, py, cx, cy;float zx;float vxsy = 0;float DD = d * d;float HH = h * h;for(int j = 0; j < height; j++){for(int i = 0; i < width; i++){sw = 0;zx = 0; sum = 0;for(int n = -D; n <= D; n++){for(int m = -D; m <= D; m++){         vxsy = 0;for(int kn = -d; kn <= d; kn++){for(int km = -d; km <= d; km++){cx = CLIP3(i - d + km, 0, width - 1);cy = CLIP3(j - d + kn, 0, height - 1);px = CLIP3(i + m + km, 0, width - 1);py = CLIP3(j + n + kn, 0, height - 1);vxsy += (tempData[px + py * width] - tempData[cx + cy * width]) * (tempData[px + py * width] - tempData[cx + cy * width]);}}vxsy = vxsy / DD;sw = exp(-vxsy / HH);zx += sw;int ox = CLIP3(i + m, 0, width - 1);int oy = CLIP3(j + n, 0, height - 1);sum += sw * tempData[ox + oy * width];}}srcData[i + j * width] = zx == 0 ? srcData[i + j * width] : CLIP3(sum / zx, 0, 255);}}free(tempData);
};void f_NLMFilter(unsigned char* srcData, int nWidth, int nHeight, int nStride, int dRadius, int sRadius, int h)
{if (srcData == NULL){return;}if(dRadius == 0 || sRadius == 0 || h == 0 || dRadius <= sRadius)return;unsigned char* rData = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char) * nWidth * nHeight);unsigned char* gData = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char) * nWidth * nHeight);unsigned char* bData = (unsigned char*)malloc(sizeof(unsigned char) * nWidth * nHeight);unsigned char* pSrc = srcData;unsigned char* pR = rData;unsigned char* pG = gData;unsigned char* pB = bData;for(int j = 0; j < nHeight; j++){for(int i = 0; i < nWidth; i++){*pR = pSrc[2];*pG = pSrc[1];*pB = pSrc[0];pR++;pG++;pB++;pSrc += 4;}}NLM(rData, nWidth, nHeight, dRadius, sRadius, h);NLM(gData, nWidth, nHeight, dRadius, sRadius, h);NLM(bData, nWidth, nHeight, dRadius, sRadius, h);pSrc = srcData;pR = rData;pG = gData;pB = bData;for(int j = 0; j < nHeight; j++){for(int i = 0; i < nWidth; i++){pSrc[2] = * pR;pSrc[1] = * pG;pSrc[0] = * pB;pR++;pG++;pB++;pSrc += 4;}}free(rData);free(gData);free(bData);
}

非局部均值滤波的效果如下图所示：

上面就是LNM滤波器的效果了，从效果上看，用来做美颜磨皮完全没有问题，但是由于速度限制，基本上没有用它来做的，当然，作为算法学习，还是可以的。

最后给出一个源码+DEMO链接：NLM滤波

注意，本文算法部分参考了网上博客内容，测试图片也均来自网络，若有侵权，敬请告知，谢谢。

本人QQ1358009172，公众号：SF图像算法

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