人工智能 基于MATLAB实现传统图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM、三维块匹配滤波BM3D）和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪，去噪的结果并没有保存，只是在运行过程中能看到去噪前和去噪后的图像对比，感兴趣的朋友可以自己将图像保存下来观察。 随着数字图像处理技术的迅猛发展，图像去噪成为了一个热门的研究领域。在众多图像去噪算法中，传统算法因其简单、直观、易于实现而得到广泛应用。然而，随着深度学习技术的兴起，基于深度卷积神经网络的去噪算法开始崭露头角，尤其在处理含有复杂噪声的图像时显示出更大的优势。本篇文章将深入探讨基于MATLAB实现的传统图像去噪算法以及基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法，并在Set12数据集上进行对比实验。 传统图像去噪算法主要包括均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波（NLM）以及三维块匹配滤波（BM3D）。这些算法各有其特点和应用场景。 均值滤波是一种简单有效的线性滤波器，它通过将图像中每个像素点的值替换为其邻域内像素点值的平均数来实现去噪。这种方法适用于去除高斯噪声，但会模糊图像细节，因为它是基于局部像素平均信息来进行去噪的。 中值滤波是一种非线性滤波技术，它将每个像素点的值替换为其邻域内像素点值的中位数。中值滤波在去除椒盐噪声方面效果显著，因为它不受个别噪声点的影响，但在处理含有大量细节的图像时可能会损失部分细节信息。 非局部均值滤波（NLM）是一种基于图像块相似性的去噪算法，它利用图像中的冗余信息，通过寻找图像中与当前处理块相似的其他块的加权平均来完成去噪。NLM算法在去除噪声的同时能较好地保持图像边缘和细节，但计算量较大，处理速度较慢。 三维块匹配滤波（BM3D）是一种先进的图像去噪算法，通过分组相似的图像块，利用三维变换去除噪声。BM3D算法通过两次协同过滤实现高效的图像去噪，其性能往往优于其他传统算法，尤其是在处理较为复杂的噪声时。 然而，传统图像去噪算法在处理含有大量噪声或需要高度去噪保留图像细节的场景时，往往效果有限。随着深度学习技术的出现，基于深度卷积神经网络的图像去噪算法成为研究的热点。深度学习算法能够从大量带噪声的图像中自动学习到有效的特征表示，并用于去噪任务。 在本篇文章中，作者实现了基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法，并在Set12数据集上进行了测试。DnCNN是一种端到端的深度神经网络结构，它通过逐层学习图像中的噪声模式，可以有效地从带噪声的图像中去除噪声，同时保持图像的清晰度和边缘细节。DnCNN算法在处理高斯噪声、泊松噪声以及混合噪声等方面都表现出色，是目前图像去噪领域的一个重要突破。 Set12数据集包含了多种类型的带噪声图像，包括自然场景、动物、植物等，非常适合用于测试不同去噪算法的性能。在实验中，作者并未保存去噪后的结果，而是提供了运行过程中的去噪前和去噪后的图像对比，使得读者可以在实验中直观地观察到算法效果。 通过在Set12数据集上对五种算法进行测试，我们可以观察到不同算法对于不同类型噪声的处理能力。传统算法在去除简单噪声时效果尚可，但在细节保持和复杂噪声处理方面往往不尽人意。而基于深度学习的DnCNN算法在这些方面表现更为出色，即便是在噪声水平较高的情况下也能保持较高的图像质量。 传统图像去噪算法和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法各有千秋，前者简单易实现，后者性能卓越。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的去噪方法。随着深度学习技术的不断进步，未来一定会有更多高效、鲁棒的去噪算法被开发出来，以满足人们对于高质量图像的需求。

对Buades等人提出的非局部均值图像去噪算法进行改进。传统的方法在滤波参数定义上存在缺陷,为了解决这个问题,通过建立噪声方差与滤波系数的关系,提出解决噪声估计的方法。另外,根据小波系数的分布特点,利用GGD模型参数(尺度和形状参数)对系数进行拟合,并用GGD模型参数提出一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,该噪声方差估计算法不仅能有效地估计噪声方差大小,而且使原有的非局部均值算法具有自适应性。这种自适应的非局部均值算法可以达到近似最优,具有鲁棒性和快速性,且算法精度高。

非局部均值滤波(Non-Local Means，NLM)是一种有效的图像去噪算法．但它仅利用了图像的表面特征而忽略了图像的结构信息，其相似度量标准泛化能力差，相似集合的准确性低．笔者提出一种基于结构相似度(Structure Similarity，SSIM)全参考模型的非局部均值图像去噪方法．由于SSIM能够更好的描述图像块的全局特征和结构特征，基于此模型的相似度量具有较强的泛化能力．实验结果证明，此方法对自然图像的去噪效果优于传统的NLM算法．

在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法，该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势。不仅保留了分解后的低频小波系数，还有效滤除了高频系数中的噪声系数，使得重构后的图像更接近原始图像。对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含“斑点噪声”的B超Fetus图像进行仿真，实验的结果表明，无论是新阈值函数的视觉效果，还是定量指标PSNR和MSE，均优于现有的阈值图像去噪算法。其边缘及细节信息能得到较好的保护，无明显振荡，图像更平滑、均匀，且在复杂噪声背景下，该方法具有较好的顽健性。

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究，简单介绍一般图像去噪方法，详细介绍贝叶斯模型以及用于小波去噪的方法

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。

数字图像去噪算法研究及应用.pdf

matlab中噪声代码 cdtv A new algorithm for image denoising 简介 本算法基于 Coordinate Descent , 求解 L0-TV 图像去噪模型。L0-TV 的论文见 代码使用的是 Matlab 和 C/C++ 混合编程的方法，并行版本使用的是 Pthreads ，当然也有纯 Matlab 版本的。目前只写了用于 512*512 黑白图片的代码。由于模型对于 RGB 三层有可分性，所以可以将代码分别作用到 RGB 三层，即得彩色图片的去噪结果。代码在 Ubuntu 14.04 bit 和 Matlab 2014a 的环境下编译通过。 使用 在 Matlab 下面输入： mex pcdtv.c 即可得到非并行版本的链接库，使用 U=pcdtv(lambda,B) 即可运行程序，其中 B 是损坏的图片（程序目前只支持 512*512 大小的），建议先将 B 的取值都限制到0 到 1 的范围内，这时 lambda=5 较为合适， U 是结果 。 在 Matlab 下面输入： mex mex_pcdtv2.c -lpthread 可以得到使用

基于深度学习卷积神经网络的图像去噪算法研究。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，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。 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。 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的代码做了一些小的修改。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪，在运行过程中能看到去噪前和去噪后的图像对比，感兴趣的朋友可以自己将图像保存下来观察。 五种算法分别在五个不同的目录中，所以你只需要进行对应的目录，运行代码即可。

医学图像去噪算法效果对比报告(有代码).doc