El ajuste de parámetros y la redundancia de información son cuestiones esenciales para el algoritmo de medias no locales (NLM). Este documento introduce un nuevo factor basado en la matriz Hessiana para adaptar el parámetro de suavizado. Luego, se propone una estrategia para implementar el NLM representando parches en términos de características, que utiliza el histograma 2D y la tabla de áreas sumadas. En comparación con otros métodos, la métrica para la similitud de parches en este documento se basa en características estadísticas de los parches en lugar de la distancia euclidiana. Más importante aún, no se necesitan muchos umbrales predefinidos. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo propuesto obtiene una mejor calidad visual y resultados numéricos, especialmente para imágenes con contenido rico y alto ruido.