基于PM模型的图像降噪算法及MATLAB代码实现

基于PM模型的图像降噪算法及MATLAB代码实现

图像降噪是数字图像处理中的一个重要任务，旨在减少图像中的噪声并提高图像质量。PM（PatchMatch）模型是一种有效的图像降噪方法，它基于局部图像块的相似性来恢复清晰的图像。本文将介绍基于PM模型的图像降噪算法原理，并提供MATLAB代码实现。

1. 算法原理

基于PM模型的图像降噪算法主要包括以下步骤：

步骤1：初始化

首先，将待降噪的图像分割为大小相等的图像块。然后，随机选择一些图像块作为参考块，并随机选择一些图像块作为搜索块。

步骤2：搜索

对于每个参考块，通过搜索相似的图像块来更新其位置。可以使用欧氏距离或其他相似性度量来计算两个图像块之间的相似性。

步骤3：更新

根据搜索结果，更新每个参考块的位置和相似度。通常情况下，选择具有较低噪声的图像块作为更新后的块。

步骤4：迭代

重复执行步骤2和步骤3，直到算法收敛或达到最大迭代次数。

步骤5：重建图像

根据更新后的图像块，重建降噪后的图像。

2. MATLAB代码实现

下面是使用MATLAB实现基于PM模型的图像降噪算法的示例代码：

function denoisedImage = denoiseImage(