在图像处理领域，椒盐噪声是一种常见的干扰，它会导致图像出现随机的黑白像素点，严重影响图像质量。为了解决这一问题，本文将介绍一种有效的去噪技术——非局部均值滤波（NLM）的改进版本，即NAMF（Non-Local Means Filter），并展示其在不同噪声密度下的性能。

一、实验环境

• 软件：MATLAB
• 图像：Barbara.bmp
• 噪声类型：椒盐噪声

二、实验步骤

1. 加载图像：读取Barbara.bmp图像。
2. 添加噪声：在图像中添加不同密度的椒盐噪声。
3. 去噪处理：使用NAMF算法对噪声图像进行去噪处理。
4. 性能评估：通过峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM）评估去噪效果。

三、实验代码

matlab

close all; 
clear, clc;I = imread('data/img512/Barbara.bmp');degree = 0.1:0.1:0.9;JJ = I;for i = 1:9I = imnoise(JJ, 'salt & pepper', degree(i));O = NAMF(I, 2, 20, 0.8);figure;imshow([JJ, I, O], []); title(['density=',num2str(degree(i))])psnr_results = psnr(double(I), O);ssim_results = ssim(double(I), O);fprintf('Denoised_Image: degree(i) = %2.3f, psnr = %2.2f \n\n\n', degree(i), psnr_results);fprintf('Denoised_Image: degree(i) = %2.3f, ssim = %2.2f \n\n\n', degree(i), ssim_results);
end

四、实验结果

实验中，我们观察了在不同噪声密度下NAMF算法的去噪效果。通过比较原始图像、添加噪声后的图像和去噪后的图像，我们可以直观地看到NAMF算法在去除椒盐噪声方面的效果。

图像展示

以下是在不同噪声密度下，原始图像、噪声图像和去噪后的图像对比：

 

 

五、分析与结论

从实验结果可以看出，随着噪声密度的增加，NAMF算法的去噪效果逐渐减弱，但即使在高噪声密度下，NAMF算法仍然能够显著改善图像质量。这表明NAMF算法在处理椒盐噪声方面具有较强的鲁棒性。