NLM（non-local means）滤波成为图像去噪关注的热点。该方法利用在图像中的结构特征冗余，对消除白噪声的效果较好，但对有色噪声效果不理想。对其作了改进，引入广义高斯分布模型以及马氏距离来取代欧氏距离，并且将其推广到图像序列的去噪领域中。结果表明，相较于NLM方法，该方法能够较好地抑制有色噪声，明显地改善了去除噪声效果，在保留图像纹理边缘的同时，有效地去除了图像中的噪声信息。