【代码备份】原图降采样后进行NLM滤波

文件路径：

滤波算法main.m：

%% 测试函数
%NLM滤波及滤波与
clc,clear all,close all;
ima_ori=double(imread('F:\Users\****n\Documents\MATLAB\TestImages\标准图像\lenna.bmp'));%原图

ima=imresize(ima_ori,0.5,'nearest');
[wid,len,channels]=size(ima);
search=;%搜索窗半径大小=
patch=;%匹配窗半径大小
sigma=;
rima=imresize(ima,,'bicubic');%原图降采样后的双三次插值放大
% denoise
fima=rima;
if channels>
    for i=:channels
       fima(:,:,i)=NLmeansfilter(rima(:,:,i),search,patch,sigma);
    end
end

% show results
%subplot(,,),imshow(uint8(ima)),title('original');
subplot(,,),imshow(uint8(rima)),title('ori-bicubic');
subplot(,,),imshow(uint8(fima)),title('filtered');%NLM滤波后图像
[PSNR_ori, MSE_ori] = psnr(rima, ima_ori);
[PSNR_nlm, MSE_nlm] = psnr(fima, ima_ori);%将双三次插值的结果

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记录：有些忘了，貌似是想对比滤波+插值和插值+滤波？

[PSNR_ori, MSE_ori] = psnr(rima, ima_ori);
[PSNR_nlm, MSE_nlm] = psnr(fima, ima_ori);

分别计算的是单纯降采样后又插值的psnr，以及，插值后又进行了滤波的psnr。

可以发现，多了nlm滤波步骤后，psnr由29.1026->29.2503，提高了0.1477。