图像处理滤波MATLAB代码实现 - BM3D_MATLAB

本资源库提供了基于MATLAB的BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）图像降噪算法实现。BM3D是一种高效的图像去噪技术，它在稀疏表示理论基础上，通过分组和3D变换域的合作滤波来达到去除噪声的目的。本代码由郝厚编写，适用于Windows 10及macOS Catalina 10.15.4系统下的MATLAB R2020a环境。

主要特点: - 实现了BM3D算法的核心部分，特别是其第一阶段。 - 经过验证，确保了执行速度与准确性，适合学术研究和学习使用。 - 适配于教育和科研环境中，帮助理解和实践BM3D原理。

使用指南: 请在兼容的MATLAB版本中直接运行代码。由于涉及复杂的数学运算和矩阵操作，建议用户具备一定的MATLAB编程基础和图像处理知识。

学术引用: 为了尊重原创并支持学术诚信，如在您的研究或项目中使用本代码，请务必引用以下两篇关键文献： 1. 郝厚, 侯C. Zhao, D. Yang, Y. Cheng, "对'稀疏3D变换域协同过滤的图像降噪'的评论," IEEE Transactions on Image Processing, 第20卷, 第1期, 第268-270页, 2011年1月, doi: 10.1109/TIP.2010.2052281. 2. K. Dabov, A. Foi, V. Katkovnik, K. Egiazarian, "图像降噪: 稀疏3-D变换域协同过滤," IEEE Transactions on Image Processing, 第16卷, 第8期, 第2080-2095页, 2007年8月, doi: 10.1109/TIP.2007.901238.

注意: - 本代码旨在教育和研究目的，对于特定应用效果可能需调整参数或进行优化。 - 确保您的MATLAB环境已配置正确，以避免运行时的兼容性问题。 - 欢迎对代码的改进和反馈，促进共同学习进步。

通过这个资源，您可以深入理解BM3D算法的工作机制，并将其应用于自己的图像处理项目中。祝您研究顺利！

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