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matlab卷积神经网络去噪代码 1. 项目介绍 1.1 项目的背景 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 1.2 噪声强度和类型 项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。 1.3 评价指标 图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。 2. 数据集介绍 该项目中只是对Set12数据集进行处理，也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分，可以自行添加其他数据集，在代码中修改一下数据集的目录即可。 3. 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码都是从别人那儿clone下来，做了一些小的修改。 五种算

NL-means窗口 理论上，该算法需要在整个图像范围内判断像素间的相似度，也就是说，每处理一个像素点时，都要计算它与图像中所有像素点间的相似度。但是考虑到效率问题，实现的时候，会设定两个固定大小的窗口：搜索窗口 和邻域窗口。 邻域窗口在搜索窗口中滑动，根据邻域间的相似性确定像素的权值。

NLM的源代码。使用NLM，对高斯噪声，乘性噪声，椒盐噪声进行性能测试

高斯核函数 数学表示 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。 　　最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/2*σ^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。

改进的多视PolSAR非局部均值滤波算法

基于自适应非局部均值滤波的图像去块算法，王慈，刘书，JPEG和MPEG等压缩标准导致的块效应是图像降质的主要表现。以往研究提出了各种降低量化噪声的方法，但都基于噪声大小已知的假设。这�

非局部均值滤波不局限于像素邻域，抗噪性能较好。本代码经过简单修改即可运行，是学习非局部均值滤波的基础，其它改进算法可以以其为基础进行修改。希望对大家有所帮助。

非局部均值滤波（NLM）的matlab程序，内含完美注释及相关文档连接。 （学习NLM自己整理所得，内含完美注释及相关文档连接）

非局部均值滤波代码，可在MATLAB上运行。已经调测。内含测试图片，方便快捷，下载即可用。非局部均值滤波代码。