三维块匹配算法（，縮寫：BM3D）是一个效果比较好的图像去噪算法。通过与相邻图像块进行匹配，将若干相似的块整合为一个三维矩阵，在三维空间进行滤波处理，再将结果反变换融合到二维，形成去噪后的图像。该算法去噪效果显著，可以得到目前为止最高的峰值信噪比，但时间复杂度比较高。
算法步骤
BM3D算法分两个步骤，两个步骤算法类似，第一步通过原图匹配进行简单去噪形成基础估计，第二步通过原图和基础估计进行更细致的去噪，将PSNR进一步提高。
第一步（基础估计）
首先，在噪声图中以一个步长（通常为3个像素，且不同参数的表现也与噪声的强度有关。根据测试，通常情况下块的大小为8×8，第一步在33×33像素的范围内选取16个最接近参照块的块，第二步在同样的范围内选取32个。第一步的硬阈值设为2.7。
彩色图像
BM3D算法仅适用于单通道的灰阶图像。对于多通道的彩色图像，由于自然图像中RGB三个通道有高度相关性，通常会将图像转换为以明度-色度表示的色彩空间如YUV、YCbCr、等。对于此类色彩空间有以下几点观察:
*相较于色度通道(U,V)，明度通道(Y)有较高的SNR。
*明度通道(Y)包含较多有意义的图像成份(边缘、阴影、材质等)。
*色度通道(U,V)大多为低频信息。
*色度通道(U,V)中的等明度区域大致相同。
因此，彩色图像的BM3D算法可藉由计算明度通道中的相似块，并选取色度通道中与明度通道相似块相同座标的块组成该通道的三维矩阵。其后的三维变换、滤波、加权平均及融合等步骤则由各通道分别各自完成。
参考文献
*[http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=4271520 该算法的设计者发表的论文]
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