在整个图像块像素灰度值向量空间中，非局部均值（ｎｏｎｌｏｃａｌｍｅａｎｓ，ＮＬＭ）算法度量像素间的相似性不仅计
算复杂度高，而且当噪声存在时还不能准确地计算出像素间的相似性权重值，影响了对图像冗余性质的利用，使 得
去噪结果图像对比度和清晰度低．针对 ＮＬＭ 算法的这一缺陷，利用离散余弦变换（ｄｉｓｃｒｅｔｅｃｏｓｉｎｅｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＣＴ）
的低数据相关性和高能量紧致性，将 ＤＣＴ与 ＮＬＭ 算法相结合，对图像块进行 ＤＣＴ，并在 ＤＣＴ低频系数子空间内度
量像素间的相似性．实验结果表明，与 ＮＬＭ 算法相比，该方法能够在保护图像结构信息、对比度和清晰度的前提下
更有效地去除噪声，峰值信噪比值一般可以提高１ｄＢ以上，运行时间不到 ＮＬＭ 算法的１?１０．
