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[23]。一般来说，图像块之间的距离越近，他们相似性就越高，因此在图像块寻找与其相似的图像块时，首先需要设定一个适当的搜索范围，范围太大，会大大提高算法的运行时间，范围太小，又会漏掉相似块，同时，也需要设定一个距离阈值，距离小于这个阈值的块就为所搜索的图像块的相似块。分组聚集的思想的参考图示可见图3-1，其中需要搜索相似块的块称为参考块，其他块则为该参考块的候选块，然后按照搜索范围和距离阈值进行搜索，符合条件的就把该块与参考块匹配在一起集合成为一个三维数组，对于每一个图像块而言，都可以成为参考块并进行与其相似的图像块的匹配，当每个图像块都进行相似块匹配以后，就形成了若干个三维数组。如果对于简单图像，里面若含有微量噪声，可以采用邻域平均法对这些图像块去噪，但若是包含信息较为丰富图像，参考块与其匹配的相似块就没有那么近似，再使用求和平均的方式就不能得到一个良好的去噪效果，需要寻找一个更适合的去噪方法，此时如果把图像从空间域换成变换域进行滤波，那么就能得到一个更完美的结果。对灰度图像的分组聚集的图示见图3-2，其中不同颜色的方块所圈出的图像块属于不同的三维匹配数组。图3-1分组聚集示意图图3-2灰度图像中相似块的分组聚集2、协同滤波。这一步是BM3D算法最核心的一步，将图像快分组后，对三维数组进行三维变换，使图像块从空间域变换到频率域，随后进行滤波处理，再进行三维逆变换，转换到空间域，输出图像信息的估计值。为了使图像去噪效果更好，这样的滤波需要进行两次，第一次为图像的基础估计，块匹配分组后采用硬阈值滤波的方式初步对图像进行去噪，然后还原为图像，第二次为最终估计，和第一次不同，这次的输入图像采用初步估计的图像，且在联合滤波这一步也使用与第一步不同的维纳滤波，这样有助于更准确的去噪。对于分别使用的硬阈值滤波和协同维纳滤波的流程如下：（1）硬阈值滤波硬阈值滤波的目的是了收缩频率域系数，确定真实信号的阈值，从而得到一个去噪图像的估计值。硬阈值滤波示意图如图3-3所示：输入图像输入图像硬阈值滤波处理chuli输出图像估计值三维变换三维逆变换图3-3硬阈值滤波示意图（2）协同维纳滤波协同滤波是一种常用且在处理图像方面表现最为优秀的滤波器之一，其是基于计算并比较得出最小均方误差的一种滤波器，处理结果在所有滤波器中最贴近真实值，对于原始信号，经验维纳滤波器的形式如下：(3-7)其中表示噪声的标准差，纯信号是未知的，所以小波变换后的系数也是未知的，为了提高图像去噪的效果，可以使用第一阶段输出的估计值代替真实值，其处理流程如下图所示：输入图像输入图像DCT小波变换硬阈值滤波处理chuliDCT小波逆变换BIOR小波变换BIOR小波逆变换BIOR小波变换维纳滤波滤波处理chuli输出图像估计值图3-4维纳滤波示意图3、聚集。聚集是该算法的最后一步，需要将完成滤波处理的图像块还原到

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