定义
BM3D是一种在变换域上进行阈值化，再通过维纳滤波实现在空域上去噪的方法。
主要的计算过程为：
BM3D主要针对独立同部分的图像，在加性高斯白噪声情况下的去噪。BM3D的对于2D图像在稀疏域进行变换，然后根据变换之后的系数找相似的小块，再通过阈值法去掉高频分量，此时剩下的低频分量即可认为是无噪声图像的估计。根据这个估计，以及已知的噪声的标准差
通过维纳滤波，得到衰减系数(attenuating coefficients)。使用衰减系数进行反变换，即可得到图像去噪之后的结果。
BM3D利用了非局部去噪的思想，只不过换了一个视角，在稀疏空间上面找相似性。作者认为，这样做的好处在于，在变换域里面找相似的图像块能够得到降低噪声的干扰。
总体而言，BM3D在去噪的同时又能够保留局部的细节性，去噪性能较优，作为一种经典的是其他很多去噪方法的基准。但是在使用的时候需要额外注意稀疏域的选取以及噪声标准差
的估计。
参考文献
[1] Dabov K, Foi A, Katkovnik V, et al. Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering[J]. IEEE Transactions on image processing, 2007, 16(8): 2080-2095.
