BM3D（Block-Matching and 3D filtering）算法是一種用於圖像去噪的算法，其核心原理包括兩個主要步驟：分組（Grouping）和協同濾波（Collaborative Filtering）。
分組：首先，算法會對輸入的噪聲圖像進行分塊。在這個過程中，會選取一些參考塊，然後在一定範圍內搜尋待匹配塊，計算待匹配塊與參考塊之間的相似性，根據相似性的多少進行分組。相似性的計算可以利用塊之間距離的倒數來衡量，常用的距離包括歐式距離等。當相似性大於設定的閾值時，待匹配塊會被加入到參考塊的組中。
協同濾波：分組完成後，算法會對每個分組進行協同濾波。協同濾波的過程是，對於每個分組中的塊，都會根據其他塊的信息來進行估計，從而得到去噪後的圖像塊。這個過程可以看作是一種基於塊的維納濾波，其中硬閾值濾波的過程只是一個預濾波的過程，而實際的降噪結果是來自於第二階段的維納濾波。
BM3D算法結合了空間域和變換域的降噪方法，通過分組和協同濾波的過程，可以有效去除圖像中的噪聲，同時保留圖像的細節和結構信息。