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CBDNet：用于真实照片卷积盲去噪的代码，CVPR 2019

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简介：
CBDNet是一款针对真实场景下图像噪声去除问题设计的深度学习模型。该算法在CVPR 2019上发布，提供了高效的卷积盲去噪解决方案，并开放了源码以供学术研究使用。 尽管深卷积神经网络（CNN）在处理高斯噪声方面表现出色，但在实际嘈杂的照片上效果有限，甚至可能不如BM3D算法。为了增强深度去噪模型的鲁棒性和实用性，本段落提出了一种结合了网络架构、非对称学习和噪声建模的卷积盲去噪网络（CBDNet）。我们的CBDNet包含一个噪声估计子网和一个去噪子网。受到BM3D在处理噪声估计误差时表现出不对称敏感性的启发，在噪声估计子网上进行了非对称训练，以减少低估噪声水平的情况发生。为了使学习到的模型适用于真实照片，我们引入了信号依赖性噪声模型。

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  • CBDNet：用于真实照片卷积盲去噪的代码，CVPR 2019
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    CBDNet是一款针对真实场景下图像噪声去除问题设计的深度学习模型。该算法在CVPR 2019上发布，提供了高效的卷积盲去噪解决方案，并开放了源码以供学术研究使用。 尽管深卷积神经网络（CNN）在处理高斯噪声方面表现出色，但在实际嘈杂的照片上效果有限，甚至可能不如BM3D算法。为了增强深度去噪模型的鲁棒性和实用性，本段落提出了一种结合了网络架构、非对称学习和噪声建模的卷积盲去噪网络（CBDNet）。我们的CBDNet包含一个噪声估计子网和一个去噪子网。受到BM3D在处理噪声估计误差时表现出不对称敏感性的启发，在噪声估计子网上进行了非对称训练，以减少低估噪声水平的情况发生。为了使学习到的模型适用于真实照片，我们引入了信号依赖性噪声模型。
     
  • 盲去卷积
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    《盲去卷积》是一篇探讨图像处理技术的文章，提出了一种无需先验知识即可恢复清晰图像的方法，适用于多种模糊情况下的图像修复。 Matlab代码实现盲去卷积（blind-deconvolution）。
     
  • 基于卷积神经网络的盲高斯噪声去除方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的方法，专门用于有效去除图像中的盲高斯噪声，显著提升图像质量。 这篇论文的Matlab版本源码主要利用残差网络学习来实现盲高斯噪声去除。
     
  • Matlab实例含代码-SelfDeblur:基于深度先验的神经盲去卷积(CVPR2020)
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    SelfDeblur是CVPR 2020上提出的一种基于深度学习的图像盲去卷积方法，通过利用深度先验信息进行模糊图像恢复。本项目提供了Matlab代码及实例，便于研究和应用。 在许多实际应用中，盲反卷积是一个经典但具有挑战性的低级视觉问题。传统方法通常采用最大后验（MAP）框架，并依赖于固定的、手工设计的先验知识来表征清晰图像和模糊内核，这种做法往往不足以准确捕捉复杂情况下的特征。此外，这些方法经常使用专门设计的交替最小化算法以避免陷入次优解。 相比之下，现有的深度学习去模糊网络能够从大量训练数据中学习到映射关系，用于生成干净图像或估计模糊内核；然而，在处理各种复杂的大型尺寸模糊内核时仍存在局限性。基于深度图先验（DIP）的启发，本段落提出了一种新的方法——SelfDeblur，它包含两个生成网络分别建模清晰图像和模糊卷积核的深层结构，并提供了一个无约束神经优化方案来解决盲反卷积问题。 实验表明，在基准数据集及真实世界中的模糊图片上进行测试时，该算法相较于现有最先进的盲去卷积方法表现出显著的优势。在视觉效果方面也更为合理。为了使用SelfDeblur，需要安装Python3.6和PyTorch>=0.4，并且还需要opencv-python、tqdm等库的支持；计算环境建议为Ubuntu16.04系统搭配NVIDIA TITAN V显卡以及cuda-10.0与cuDNNv7.5。
     
  • 基于盲去卷积的图像恢复程序
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    本程序采用先进的盲去卷积算法，有效解决图像模糊和退化问题，通过优化处理技术显著提升图像清晰度与细节表现。 基于盲去卷积原理的图像复原程序代码采用了露西-理查德森算法，这是一种非线性方法，在图像复原领域具有独特优势。与维纳滤波等直接型算法相比，露西-理查德森算法通过使用非线性迭代技术提升了计算效率和性能表现。
     
  • 基于BdCNN的Matlab去噪代码：使用单一CNN实现混合高斯脉冲噪声的盲去噪
    优质
    本项目提供了一种基于BdCNN（带深度可分离卷积的双向残差网络）的Matlab代码，用于去除含有混合高斯脉冲噪声的图像。该方法通过单个神经网络实现高效的盲去噪处理，无需预知噪声的具体参数，适用于多种受污染图像的恢复工作。 该代码与以下文章相关联：凉子亮子（Ryo Abiko）和池原正明（Masaaki Ikehara）。通过单个CNN对混合的高斯脉冲噪声进行盲去噪。 ICASSP 2019 - 2019 IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）。IEEE，2019年。 代码需求： - 噪声影像 - 图像地面真相图 要求：MATLAB （  
  • 基于盲去卷积的图像恢复算法实现.zip
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    本项目聚焦于利用盲去卷积技术对受损图像进行高效修复。通过分析与实验，实现了多种图像恢复算法，并封装成实用工具，为图像处理领域提供了新的解决方案。 利用MATLAB实现了图像的盲去卷积算法，并展示了lena原图、灰度图、添加噪声及模糊后的图像以及点扩散函数（PSF），同时对比了恢复后的图像效果。
     
  • 盲去卷积_blinddeconv.rar_matlab 离焦模糊_盲复原算法
    优质
    本资源提供了一种基于Matlab实现的离焦模糊图像的盲复原算法，适用于处理未知点扩散函数（PSF）的图像退化问题。通过下载该代码包，用户可以研究和应用盲去卷积技术来改善图像清晰度。 基于MATLAB开发的因离焦产生的图像模糊处理方法，在采用盲卷积技术后取得了很好的效果。
     
  • 基于ADMM的图像去卷积及U-Net去噪方法
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    本研究提出了一种结合交替方向乘子法（ADMM）与U-Net架构的方法，有效提升图像去卷积和降噪性能。通过理论分析与实验验证，展示了该技术在增强图像清晰度方面的优越性。 ADMM用于Radio Galaxy图像的反卷积处理。