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PyTorch图像恢复与去噪工具包。

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简介：
PyTorch图像还原工具箱，包含用于训练和测试一系列先进图像恢复模型的代码，包括DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN以及IMDN。该工具箱，即“KAIR - Image Restoration Toolbox (PyTorch)”，提供了一套全面的资源，旨在支持对这些深度学习模型进行高效的训练和评估。

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  • 基于PyTorch的图像恢复与去噪工具箱- Python版
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    这是一个使用Python和PyTorch开发的图像恢复与去噪工具箱，旨在帮助用户处理受损或质量低下的图片。 PyTorch实现的图像恢复/去噪工具箱包括DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN和IMDN的训练与测试代码，由Kai Zhang在瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室开发。近期将添加USRNet (CVPR 2020) 的训练及测试代码。
     
  • PyTorch图像修复与去噪工具箱.zip
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    PyTorch图像修复与去噪工具箱是一款基于PyTorch开发的开源软件包，提供一系列深度学习模型用于处理图片的修复和降噪问题，助力于计算机视觉领域的研究者和开发者。 图像还原工具箱（PyTorch）。包含DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN和IMDN的培训与测试代码。这是一个用于图像恢复及去噪功能的PyTorch工具箱，名为KAIR - Image Restoration Toolbox (PyTorch)。
     
  • [ MATLAB ] 数字图像处理 — 图像去噪与恢复
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    本教程深入浅出地讲解了如何使用MATLAB进行数字图像的去噪与恢复处理，适合希望掌握图像处理技术的学习者。 数字图像处理课程第六次作业的代码涵盖了高斯噪声、椒盐噪声、高斯滤波、中值滤波、反谐波均值滤波、运动模糊、维纳滤波以及约束最小二乘滤波等内容。参考教材为冈萨雷斯《数字图像处理》英文第三版。
     
  • 图像噪声及其去噪恢复技术
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    《图像噪声及其去噪恢复技术》一书聚焦于分析和解决数字图像中常见的噪声问题，探讨了多种先进的去噪与图像恢复方法。 图像噪声去除或降低是属于图像处理技术中的一个交叉研究领域，在图像增强与恢复之间发挥着重要作用，并被视为一种预处理手段。 为了在存在噪声的情况下还原清晰的图像，我们需要了解噪音的统计特性以及它与原图之间的关系。通常来说，图像噪声表现为一些空间上不相关的离散且孤立像素的变化情况。 此外，这种现象也是导致影像质量下降的因素之一。从信号或图像的角度来看，噪声可以被视为一种外部干扰；然而，值得注意的是，噪声本身也是一种携带特定信息的信号形式。因此，在处理这类问题时常用到的概率密度函数可以帮助我们更好地描述和理解噪音特征。 例如，高斯噪声是一种常见的类型，它来源于电子电路中的随机波动及传感器在低光照或高温环境下的响应变化。这种类型的噪声也被称为正态分布噪声，其概率特性可以用相应的数学模型来表示。
     
  • MATLAB图像去噪与平滑工具包
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    MATLAB图像去噪与平滑工具包提供了一系列先进的算法和函数，用于处理图像中的噪声并改善其质量。该工具包支持多种去噪技术，包括但不限于双边滤波、非局部均值去噪等，并提供了简便的界面来调整参数以优化效果。适用于科研、工程等领域需要高质量图像数据的应用场景。 该工具包包含了一些常用的图像处理算法，例如图像高斯平滑、各项同性高斯平滑、各向异性高斯平滑、全变分去噪以及加窗傅里叶变换等。
     
  • 基于深度CNN的图像恢复去噪先验学习_ MATLAB
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    本研究利用MATLAB平台，采用深度卷积神经网络（CNN）技术进行图像恢复与去噪处理，创新性地引入了新的噪声抑制先验知识，显著提升了图像质量。 基于模型的优化方法与判别学习方法已经成为解决低层视觉逆问题的主要策略。这两种方法各有优缺点：基于模型的优化方法灵活性高，适用于处理多种反问题；然而为了获得良好的性能通常需要使用复杂的先验知识，这会增加时间成本。相比之下，判别学习法测试速度快但应用范围受限于特定任务。通过变量分割技术可以将去噪器先验作为模块化部分嵌入到基于模型的优化方法中以解决其他逆问题（例如去模糊）。当这种方法有效时，它能带来显著的优势；然而与快速鉴别型去噪器先验集成的研究还相对不足。本段落旨在训练一系列高效且快速运行的卷积神经网络（CNN）去噪器，并将其整合进基于模型优化方法中以解决其他逆问题。实验结果表明所学习到的一系列去噪器不仅在高斯噪声去除方面表现优异，还能应用于多种低层视觉任务中。
     
  • 图像加噪与去噪.cpp
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    本程序旨在实现图像的加噪和去噪处理，通过添加不同类型的噪声并采用多种算法去除噪声，以评估图像处理技术的效果。 基于OpenCV的二维图像加噪去噪C++程序包含给图像添加高斯噪声的功能，并提供了方框滤波、均值滤波、高斯滤波、中值滤波及双边滤波等多种去噪方法。
     
  • 基于PyTorch的DnCNN图像去噪实现
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    本项目利用深度学习框架PyTorch实现了DnCNN算法，专注于去除图像噪声，提升了图像清晰度和质量。 在图像处理领域，去噪是一个关键步骤，旨在消除噪声以提高图像质量，并为后续分析提供支持。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，在各种图像处理任务中广泛应用，包括图像去噪。本段落将详细介绍如何使用PyTorch来实现DnCNN（Deep Convolutional Neural Network for Image Denoising）模型。 王博等人于2017年提出DnCNN，该网络利用卷积神经网络的特性学习噪声统计特征，并进行高效去除噪声处理。其核心在于采用残差学习框架，直接让网络学习输入图像与干净图像之间的差异，简化了去噪过程并提升了效果。 接下来我们来看一下DnCNN的具体结构：通常情况下，它包含多个交替排列的卷积层和批量归一化层以提取特征及去除噪声。每个卷积层都负责通过一组滤波器捕捉不同频率下的噪声模式；而批量归一化则有助于加速训练过程并提高模型泛化能力。此外，跳跃连接将原始输入直接传递到输出端，这在一定程度上解决了梯度消失问题，并使得网络能够更有效地学习深层特征。 使用PyTorch复现DnCNN时，请按照以下步骤操作： 1. **环境搭建**：确保安装了必要的库如PyTorch、torchvision和numpy等。 2. **数据预处理**：准备噪声图像集，可以对干净的原始图片添加不同类型的噪音（例如高斯或椒盐），然后将这些带有噪音的图与相应的无噪图配对起来作为训练样本。 3. **定义模型**：基于DnCNN的设计思路编写代码，在PyTorch框架下创建卷积层、批量归一化以及跳跃连接。可以构建一个名为`DnCNN`的类，其中包含上述组件。 4. **损失函数选择**：根据问题需求选取适当的评估标准，比如均方误差或结构相似性指数等作为优化目标。 5. **训练模型**：利用SGD或者Adam这类优化器调整网络参数，并通过最小化选定的目标函数来进行迭代学习。设定合理的批次大小、速率以及轮次数。 6. **性能评测与测试集验证**：在独立的评估和测试数据集上对所构建的去噪模型进行效果检验，观察其表现如何。 7. **保存并部署应用**：将训练完成后的DnCNN模型存储起来供未来使用。 通过学习和理解这些资料文件中的实现细节以及PyTorch的具体操作方法，不仅可以掌握图像去噪技术的应用技巧，还能进一步深化对深度神经网络的理解，并为解决其他类型的图像处理挑战奠定基础。
     
  • VMD去噪工具包.rar
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    本资源为VMD去噪工具包，包含一系列用于视频与图像处理的降噪算法及实用工具，旨在帮助用户优化多媒体内容的质量。 时间序列的VMD去噪处理中，1表示经过一层去噪的结果，2则代表经过两层去噪后的结果。数据可根据实际情况进行调整。本人初学者一枚，如有不当之处，请多多包涵。