图像去噪专题
基于深度学习的图像去噪
基于深度学习的图像去噪 图像去噪是从受噪声污染的图像中恢复原始图像的过程。在传统方法中，常用的去噪技术包括均值滤波、中值滤波和维纳滤波等。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像去噪方法取得了显著进展。 深度学习图像去噪方法 1. 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络是图像处理领域的基础工具。CNN能够通过卷积层提取图像特征，并通过多层网络结构逐步去除图像中的噪声。经典的DnCNN（De
【传知代码】自监督高效图像去噪（论文复现）
前言：在数字化时代，图像已成为我们生活、工作和学习的重要组成部分。然而，随着图像获取方式的多样化，图像质量问题也逐渐凸显出来。噪声，作为影响图像质量的关键因素之一，不仅会降低图像的视觉效果，还可能影响图像分析、处理和识别的准确性。因此，图像去噪技术一直是计算机视觉领域的研究热点。 本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取 目录 概述 演示效果 核心代码 写在最后 概述
【图像去噪】基于matlab形态学权重自适应图像去噪【含Matlab源码 086期】
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【图像去噪】基于matlab即插即用法图像去噪（含PSNR）【含Matlab源码 152期】
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【图像去噪】基于matlab全变分算法图像去噪【含Matlab源码 419期】
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【图像去噪】基于matlab小波变换（硬阙值+软阙值）图像去噪【含Matlab源码 391期】
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【图像去噪】基于matlab GUI均值+中值滤波图像去噪（含PNSR）【含Matlab源码 372期】
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【图像去噪】基于matlab GUI butterworth+中值+维纳+小波图像去噪【含Matlab源码 520期】
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【图像去噪】基于matlab GUI小波+中值+维纳及频域上图像滤波（含PSNR）【含Matlab源码 506期】
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【图像去噪】基于matlab全变分算法图像去噪（含SNR）【含Matlab源码 626期】
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【图像去噪】基于matlab GUI均值+中值+高斯低通+多种小波变换图像去噪（含PSNR和MSE）【含Matlab源码 856期】
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三维网格去噪算法（L0范数最小化，包含二维图像去噪）
参考文章(技术来源)：Mesh denoising via L0 minimization 上面参考文章提出了一种基于L0范数最小化的三角网格去噪算法。该思想由二维图像平滑引申而来，所以先从基于L0范数最小化的二维图像平滑的原理入手，来一步步讲解。 一. 基于L0范数最小化的二维图像平滑 1. 目的 (1) 去噪后得到的输出(out)图像尽可能接近原图(不要损失边缘，纹理等细节信息)；
![[数字图像处理]图像去噪初步(2)--非线性滤波器](https://img-blog.csdn.net/20140717170827712)
[数字图像处理]图像去噪初步(2)--非线性滤波器
1.非线性处理与线性处理的区别 上一篇博文的内容，是关于均值滤波器的。比如说像算术均值滤波器，几何均值滤波器。这以类型的滤波器的常常被用于剔除某些不需要的频率成分，或者选择需要的频率成分，从而达到去噪的目的。这样的滤波器，被称为线性滤波器。 然而，还有一些特殊滤波器，他们被称为非线性滤波器。其代表为中央值滤波器。所谓中央值滤波器，就是将一定范围内的数据(对于图像而言，是像素的灰
![[数字图像处理]图像去噪初步(1)--均值滤波器](https://img-blog.csdn.net/20140711183701968)
[数字图像处理]图像去噪初步(1)--均值滤波器
1.图像去噪的前言 上一篇博文中，我对噪声的类型进行了介绍，也使用的Matlab对各种噪声进行了实现。旧话重提，一幅图像，甚至是一个信号的老化，可以使用以下模型来表示。 可以使用以下算式来表示 这里，由于退化函数的作用，使得原图像产生退化(比如，运动模糊)，然后在加上一个加性噪声项。 本博文，主要对去除加性噪声的线性滤波器的性能进行了比较。对于退
【图像去噪】基于图像加噪去噪算法合集附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 🍎个人主页：Matlab科研工作室 🍊个人信条：格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 电力系统 信号处理 图像处理 路径规划
基于卷积神经网络的图像去噪
目录 背影 卷积神经网络CNN的原理 卷积神经网络CNN的定义 卷积神经网络CNN的神经元 卷积神经网络CNN的激活函数 卷积神经网络CNN的传递函数 基于卷积神经网络的图像去噪 完整代码：基于卷积神经网络的图像去噪.rar资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88869565 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果
低秩恢复算法（图像去噪）_米米米米粒口红_新浪博客
声明：本博客为整料整理，引用的地方均有注明。如需转载，请注明出处！ 低秩矩阵恢复算法 概述 近几年，低秩矩阵恢复（LRMR）广泛用于图像处理用途图像恢复，比如去噪、去模糊等。一幅清晰的自然图像其数据矩阵往往是低秩或者近似低秩的，但存在随机幅值任意大但是分布稀疏的误差破坏了原有数据的低秩性。低秩矩阵恢复是将退化图像看做一组低维数据加上噪声形成的，因此退化前的数据就可以通过低秩矩阵来逼
155基于matlab 的形态学权重自适应图像去噪
基于matlab 的形态学权重自适应图像去噪；通过串并联的滤波降噪对比图，说明并联降噪的优越性。输出降噪前后图像和不同方法的降噪情况的信噪比。程序已调通，可直接运行。 155matlab 自适应图像降噪 串并联降噪 (xiaohongshu.com)
图像去噪-NL Means，BM3D与DCT
基础 ShaneHolmes的图像处理专栏：图像各种噪声及消除方法 中记录了噪声来源、分类和处理噪声的基本方法 高斯白噪声：加性噪声的理想模型，通信系统中的热噪声统计上符合高斯白噪声。 非局部均值去噪（NL-means） 基本思想：像素的估计值 u ^ \hat{u} u^由与之具有相似邻域结构的像素加权平均得到。其权重 w ( p , q ) w(p,q) w(p,q)等于两点的相似度。这
【图像去噪】基于matlab非局部均值（NLM）滤波图像去噪（PSNR和MSE）【含Matlab源码 420期】
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OpenCV-Python(49):图像去噪
目标 学习使用非局部平均值去噪算法去除图像中的噪音学习函数cv2.fastNlMeansDenoising()、cv2.fastNlMeansDenoisingColored等 原理 在前面的章节中我们已经学习了很多图像平滑技术，比如高斯平滑、中值平滑等。当噪声比较小时，这些技术的效果都是很好的。在这些技术中我们选取像素周围一个小的邻域然后用高斯平均值或者中值平均值取代中心像
图像去噪——CBDNet网络训练自己数据集及推理测试，模型转ONNX模型（详细图文教程）
CBDNet 主要由两个子网络组成：噪声估计子网络和去噪子网络。噪声估计子网络用于估计图像的噪声水平，而去噪子网络用于去除图像中的噪声。 CBDNet 的优势在于： 它采用了更真实的噪声模型，既考虑了泊松-高斯模型，还考虑了信号依赖噪声和 ISP 对噪声的影响。 它采用了非对称损失函数，可以提高网络的泛化能力。 它结合了合成噪声图像和真实噪声图像进行训练，可以更好地适应真实场景。 CBD
【转】 Matlab Code = 全变分图像去噪方法(Total Variation-based Image Denoising)
Matlab Code = 全变分图像去噪方法(Total Variation-based Image Denoising) 分类： total variation Image denoising Programming Code 2012-04-05 13:19 1196人阅读 评论(0) 收藏 举报 image matlab reference algorith
【转】应用小波图像去噪的Matlab 实现
应用小波图像去噪的Matlab 实现 分类： Matlab 2014-10-30 14:31 205人阅读 评论(0) 收藏 举报 小波图像去噪的方法大概分为3类 1:基于小波变换摸极大值原理 2：基于小波变换系数的相关性 3：基于小波阈值的去噪。 基于小波阈值的去噪方法3个步骤： 1： 计算含噪声图像的小波变换。选择合适的小波基和小波分解层数J，运用Matla