文献综述
在医学成像，智能手机，数码相机等图像采集设备拍摄图像时，会由于噪声而使得图像产生模糊。图像去模糊作为数字图像处理中最基本的一项技术，一直以来都是广大学者研究的热点。数字图像模糊过程可以表示成一副清晰图像与点扩散函数的卷积再加上噪声。非局部均值( Non-local Means， NLM) 算法是目前研究较多的图像降噪算法之一，它利用自然图像本身所具有的冗余性恢复受噪声污染的图像。非局部的降噪方法可以看做一个广义的基于上下文的图像增强技术，它是针对观察到的噪声信号进行加权处理，实现了对滤波器的全局估计，从而获得理想的图像平滑效果，同时把重要的边缘信息保留下来。
参考文献：
[1] 段隆焱，田文，徐漫涛，陈亚珠.基于非局部信息的医学图像降噪技术综述[J].上海交通大学,2013.
[2] 基于非局部均值滤波的结构保持相干斑噪声抑制方法[J]. 杨学志,沈晶,范良欢.中国图象图形学报 . 2009 (12)
[3] 改进的非局部均值滤波算法[J]. 郭贝贝,易三莉,贺建峰,苗莹,邵党国.计算机工程 . 2016 (07)
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