1 基本定义
一维信号NLM非局部均值滤波算法是一种基于非局部均值思想的滤波方法,它通过对信号进行分块,计算每个块与其他块之间的相似度,以非局部均值的方式去除噪声。该算法的主要思想是在一定范围内寻找与当前块相似的块,以这些块的非局部均值作为当前块的估计值,以达到去除噪声的效果。 具体来说,一维信号NLM非局部均值滤波算法的步骤如下:
- 将信号分成多个块,每个块的大小为w。
- 对每个块,计算它与其他块之间的相似度,以此为依据选择与当前块相似的块。
- 对选出的块,计算它们的非局部均值。
- 将这些非局部均值作为当前块的估计值,以去除噪声。一维信号 NLM 非局部均值滤波算法的优点是可以在一定程度上去除噪声,同时保留信号的边缘和细节特征。缺点是需要计算大量的相似度,算法复杂度较高,而且需要选择合适的窗口大小和块大小以达到最优的滤波效果。此外,该算法对于一些信号存在快速变化和较大噪声的情况下,效果可能会有所下降。
2 定义和出图效果
附出图效果如下:
![](https://cdn.2zimu.com/mbd_file_MjA0OTg4MF80MzUzNDJfMTY4MzA0MjY0OTc4Nl8xNjgzMDQyNjQ5Nzg1.png)
附视频教程操作: