Part II 非局部均质滤波法的参数调整
在数岩妹之前的文章中已经介绍过非局部均质滤波法，该方法的主要有三个控制参数：搜索窗大小，邻域大小，以及相似度。
首先，我们在原图中加入不同程度的高斯噪声：
（σ=0.01）
（σ=0.05）
（σ=0.2）
对上述图像，我们控制单因素变化，来看不同参数下的降噪效果。
首先，我们来看搜索窗口大小对不同程度噪声滤波的影响：
对于σ=0.01的噪声：
搜索窗口为10像素
搜索窗口为21像素（default）
搜索窗口为30像素
对于σ=0.05的噪声：
搜索窗口为10像素
搜索窗口为21像素（default）
搜索窗口为30像素
对于σ=0.2的噪声：
搜索窗口为10像素
搜索窗口为21像素（default）
搜索窗口为30像素
我们来考察一下对应的峰值信噪比：
从上述对比图中可以得出结论，搜索窗口越大，就可以得到信噪比更高的图像，同时会增大计算所需的时间。这么看来，更大的搜索窗口无疑是最佳选择，不过在具体进行处理的时候，还要考虑到设备计算能力和时间要求。
下面，我们来看领域大小对不同程度噪声滤波的影响：
对于σ=0.01的噪声：
邻域大小为1像素
邻域大小为5像素（default）
邻域大小为10像素
对于σ=0.05的噪声：
邻域大小为1像素
邻域大小为5像素（default）
邻域大小为10像素
对于σ=0.2的噪声：
邻域大小为1像素
邻域大小为5像素（default）
邻域大小为10像素
我们再来看一下不同邻域下的峰值信噪比：
看起来随着邻域越小降噪性能越好。实际上，邻域大小对滤波效果的影响相对较复杂，不仅受自身大小的影响，同时诸如搜索窗口、扫描精度等参数也会有影响。如果邻域大小的选取和图像中精细结构差别过大或过小，那么算法可能几乎没有作用，比如我们选取的图像分辨率较高，为非常精细的图像，这时候小的邻域有更好的降噪效果。通常情况下，邻域尺寸越大，计算时间也就越长。
最后，我们来看相似度对不同程度噪声滤波的影响：
对于σ=0.01的噪声：
相似度为0.1
相似度为0.6（default）
相似度为1
对于σ=0.05的噪声：
相似度为0.1
相似度为0.6（default）
相似度为1
对于σ=0.2的噪声：
相似度为0.1
相似度为0.6（default）
相似度为1
以下是不同相似度下的峰值信噪比：
我们通过对比发现，对于测试的图像，相似度越高，图像峰值信噪比越高，滤波后图像质量也越高。这是因为我们选取的图像扫描精度很高。通常，相似度的选择要考虑具体图像的扫描精度，扫描精度越高，我们所选取的图像相似度即可越高。对于常见的Micro-CT图像我们选取的相似度为0.6即可，对于SEM扫描电镜和FIB SEM双束电镜图像，我们可以选择更高的1的相似度。
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