oad leleccum; index = 1:1024; x = leleccum(index); %产生噪声信号 init = 2055615866; randn('seed',init); nx = x + 18*randn(size(x)); %获取消噪的阈值 [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx); %对信号进行消噪

NLM改进论文，可供算法工程师参考，Walsh-Hadamard投影。382 宇航学报 第32卷 NL- means模型利用观测图像中其它像素点的窗口内,将算法的计算复杂度降为o(m2·n2t2) 加权和来表示当前点图像像素值的估计,即2-1 即便如此, NL-means去噪算法的计算量还是比较 X()=NL()=∑o(i,Y()(2)大,特别是比较窗口和搜索窗口的尺寸较大时,算法 权值o(i,j代表了像素点i和j的相关性, Buade速度较慢。 提出使用以像素点和j为中心的图像块的欧式距 由式