1.小波图像分解重构代码matlab 2.nlm算法图像去噪Matlab代码 3.中值滤波图像去噪Matlab代码 4.DNCNN图像去噪Matlab代码 5.BM3D图像去噪Matlab代码 6.均值滤波图像去噪Matlab代码 图像去噪是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，它旨在从受噪声污染的图像中去除噪声，恢复出清晰的图像信息。在这一领域中，多种算法被开发出来，以应对不同类型和不同强度的噪声干扰。本次分析的文件内容涉及了几种在图像去噪中常用的技术，包括小波变换分解重构、NLM算法、中值滤波、DNCNN以及BM3D。 小波变换是一种信号处理技术，它在图像处理中的应用主要表现为多分辨率分析，可以有效地分析图像中的局部特征，而不会丢失重要信息。小波图像分解重构代码通过小波变换将图像分解到不同尺度，然后进行重构，达到去噪的目的。这种方法对于处理非平稳信号非常有效。 非局部均值（NLM）算法是一种基于图像局部相似性的滤波技术，它认为图像中存在大量的重复模式，并利用这些模式对噪声进行过滤。NLM算法在处理高斯噪声方面表现优异，能够很好地保留图像的边缘信息。 中值滤波是一种典型的非线性滤波器，它通过取图像邻域像素值的中值来替代中心像素，以此来去除孤立的噪声点。中值滤波尤其适用于去除椒盐噪声，同时保持图像的边缘信息。 深度神经网络（DNN）在图像去噪方面也取得了显著的进展。DNCNN（Denoising Convolutional Neural Network）是一种特定设计的深度卷积网络，它通过学习大量噪声图像和其对应的干净图像之间的映射关系，从而达到去除噪声的目的。DNCNN算法在去噪性能和效率上都有很好的表现。 BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）是一种基于稀疏表示的高级图像去噪算法。它利用图像块之间的相似性来构建一个三维组，然后对这个组进行变换域的滤波处理。BM3D算法能够处理各种类型的噪声，并且在去噪的同时很好地保持图像细节。 图像去噪技术的发展反映了对图像质量要求的提高，以及对处理速度快、效果好的去噪算法的不断追求。各种算法之间的对比和优化，促进了算法的发展和图像处理技术的进步。 图像去噪的研究不仅对学术界具有重要意义，它也广泛应用于工业、医疗、交通等众多领域。在实际应用中，选择合适的去噪算法对于最终的图像分析和处理结果至关重要。同时，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的去噪算法在实际应用中越来越显示出其优越性。 图像去噪技术的优化和创新对于提升计算机视觉和图像处理的质量标准有着不可忽视的作用。不同算法的选择和应用，需要根据实际的噪声类型、图像特性以及处理速度等因素进行综合考量。未来，随着技术的不断进步，我们可以期待图像去噪技术能够实现更加智能化和高效化的处理。

### BM3D去燥方法详解 #### 一、引言 在图像处理领域，去除噪声是一项重要的技术，尤其是在处理侧扫声呐图像时更是如此。本文将详细介绍BM3D（Block Matching and 3D Filtering）去噪方法在侧扫声呐图像中的应用，包括其原理、实现步骤以及优缺点分析。 #### 二、背景知识 **侧扫声呐图像的特点**：侧扫声呐图像通常含有复杂的噪声，特别是混响噪声，这与传统光学图像有很大区别。混响噪声通常遵循瑞利分布，而瑞利分布是两个正交高斯噪声信号之和的包络所服从的分布。 #### 三、BM3D去噪方法原理 BM3D去噪方法是一种高效且强大的图像去噪算法，它能够充分利用图像的结构相关性和冗余性，通过对图像进行三维变换来达到降噪的目的。具体而言，该方法主要包括以下三个关键步骤： 1. **噪声模型建立** - 设\( Z \)为服从瑞利分布的噪声，其概率密度函数符合瑞利分布的特点。 - 建立乘性噪声模型：\( X = CZ \)，其中\( X \)代表含噪图像，\( C \)代表真实图像，\( Z \)代表噪声。 2. **幂变换** - 为了使瑞利分布的噪声接近高斯分布，从而提高BM3D滤波的效果，需要对图像进行幂变换。 - 变换公式为：\( Y = X^v \)，其中\( v \)为转换系数，一般情况下，当\( v \approx 0.35 \)时，瑞利分布可近似为高斯分布。 3. **BM3D滤波** - **基本估计**：此阶段包括分组、滤波和聚合三个步骤。 - **分组**：对图像进行分块并寻找相似的邻域块，通过欧式距离计算相似度。 - **滤波**：对三维邻域块矩阵进行三维变换并使用阈值收缩，再进行逆变换以产生邻域块的估计值。 - **聚合**：通过加权平均的方式得到每个参考邻域块的近似值，并将其聚合以获得基本估计。 - **最终估计**：在此阶段，对基本估计结果再次进行相似块分组、维纳滤波以及聚合操作，以进一步改善去噪效果。 #### 四、实现步骤详解 1. **噪声模型建立** - 根据瑞利分布的特性，建立乘性噪声模型，为后续的处理提供理论基础。 2. **幂变换** - 将含噪图像\( X \)进行幂变换，以确保噪声分布接近高斯分布。 - 转换系数\( v \)的选择对于变换效果至关重要，通常情况下，\( v \approx 0.35 \)时效果较好。 3. **BM3D滤波** - **基本估计** - **分组**：选取尺寸相同的邻域块，并通过欧式距离判断它们的相似性。 - **滤波**：对相似邻域块组成的三维矩阵进行三维变换和阈值收缩，以减少噪声。 - **聚合**：利用加权平均的方法将估计值聚合起来，得到基本估计图像。 - **最终估计** - 对基本估计图像再次进行相似块分组，并使用维纳滤波进行优化。 - 最终通过聚合操作得到最终的去噪图像。 #### 五、优缺点分析 **优点**： - **充分利用结构相关性和冗余性**：通过三维变换和聚合，能够有效地保留图像细节信息。 - **良好的降噪效果**：能够显著降低图像中的噪声水平，同时保持图像细节清晰。 **缺点**： - **计算复杂度较高**：尤其是相似块的寻找过程，需要对每个邻域块进行遍历计算，导致计算量大。 **改进方向**： - **简化算法流程**：通过减少不必要的计算步骤来降低计算复杂度。 - **采用自适应域阈值**：通过调整域阈值的自适应性来提高算法效率。 #### 六、结论 BM3D去噪方法是一种非常有效的侧扫声呐图像去噪技术，它不仅能够有效降低图像中的噪声，还能较好地保留图像细节信息。尽管存在一定的计算复杂度问题，但通过适当的改进措施仍能显著提升其实用价值。未来的研究方向可以集中在进一步优化算法效率上，以满足实际应用的需求。

BM3D代码matlab denoising_dl 基于深度学习和其他机器学习方法的图像或视频降噪。 该程序将探索许多神经网络对静止图像进行降噪，并且将来还将扩展到视频降噪。 当前，已实现具有批处理归一化的MLP / CNN / CNN。 比较的黄金程序是BM3D，python版本来自：。 经过测试，最终结果与BM3D matlab不同。 让我们使用matlab作为参考代码。 原始python代码git：原始BM3D是matlab版本，在这里： 有一些BM3D源代码：VapourSynth-BM3D：这是围绕Marc Lebrun的BM3d实现的python包装器：

根据图像块之间的相似性提出了3维块匹配(Block Method of 3-Dimension, BM3D)算法。该方法不仅有较高的信噪比，而且视觉效果也很好，但是时间复杂度相对较高。

BM3D 用于 BM3D 去噪算法的 C 程序 执行示例： 下面描述的执行循环也是由给定的bash脚本example_cycle完成的，可以直接执行，以免把所有的步骤都单独打出来。 执行 Makefile 通过调用“param_gen”生成参数文件示例： ./param_gen ht 11 9 50 25 50 50 0.321 0.101 0.3105 通过调用“noising”生成嘈杂的图像例如： ./noising 50 path/to/source_image.png target/path/ 通过调用“bm3d”执行主程序 示例： ./bm3d path/to/noisy/image.png path/to/params_file.txt 评论： 通过更改参数，执行时间会有很大的不同。 当您选择avg作为收缩类型时，循环所需的时间最短，因为这样将省略 DCT 的计算。

bm3d图像去噪算法，3个文件 用于处理灰度图像

使用经典去噪算法，BM3D进行图片去噪，该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好。

非常有用的视频去噪算法含仿真代码 BM3D

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图像处理滤波MATLAB代码实现BM3D_MATLAB 用MATLAB实现BM3D 郝厚 电子邮件： 该代码基于Windows 10和macOS Catalina 10.15.4的Matlab 2020a构建。 注意：为了更好地学习BM3D，我使用matlab来实现BM3D方法的第一阶段。 结果表明，该代码是快速的，并且结果是非常正确的。 注意：如果您觉得此代码有用，请参考以下文章： H. Hou，侯C. Zhao，D。Yang和Y. Cheng，“有关“稀疏3D变换域协同过滤的图像降噪”的评论，在IEEE Transactions on Image Processing，第20卷，第1期，第pp页。 268-270，2011年1月，doi：10.1109 / TIP.2010.2052281。K. Dabov，A.Foi，V.Katkovnik和K.Egiazarian，“稀疏3-D变换域协作过滤的图像降噪”，IEEE图像处理交易》，第16卷，第8期，第2080-2095页，2007年8月，doi：10.1109 / TIP.2007.901238。