影像的所有像素依照该像素周围区块的区块与目标像素区块的相似度赋予权重、进行平均，如此可以使经过处理的影像更为清晰，并且损失较少的细节。相较于其他的影像降噪演算法，非局部平均在的方法杂讯（method noise，定义为影像及其降噪后的结果的差值）与白杂讯较为相似，而通常认为方法杂讯应与白杂讯尽可能相似，因此这是一个正向的结果。非局部平均也被延伸至其他应用如去交错及影像内插等。
杂讯模型.如同其他影像降噪演算法，最简单并且普遍的杂讯模型为在原始的图片上加上白杂讯：formul