pytorch版本的 ECNDNet，bug已经调好了，包含三种噪声下的模型，可直接使用，可对图片和视频去噪

MATLAB程序实现图像增强、图像去噪等图像处理。

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比 2～5 dB。

半软阈值函数定义 自适应中值滤波函数的定义，适用于椒盐噪声 psnr定义

有关奇异值分解的论文集，包括奇异值分解的原理介绍及应用。其中包括奇异值分解在数字水印及水印图像的应用、奇异值分解在文本分类中的应用、奇异值分解用于图像去噪、奇异值分解在潜在语义检索中的应用等等。

利用matlab设计频域滤波器，分别对灰度图像与彩色图像进行加噪去噪

将彩色图像转换为灰度图像后，再进行小波阈值去噪

bm3d图像去噪算法，3个文件 用于处理灰度图像

32双线性滤波、Kirsch滤波、超限邻域滤波、逆滤波、双边滤波、同态滤波、小波滤波、六抽头滤波、约束最小平方滤波、非线性复扩散滤波、Lee滤波、Gabor滤波，、Wiener滤波、Kuwahara滤波、Beltrami流滤波、Lucy?Richardson滤波、NoLocalMeans滤波等研究内容。

提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过汇总彼此重叠的所有去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两个迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来减少WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。