DnCNN-tensorflow：张量流中的“超出高斯消噪器：用于图像去噪的深度CNN的残差学习”论文的实现。

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简介：
DnCNN-TensorFlow 实现，基于 TIP2017 论文的 TensorFlow 执行器，模型架构的性能评估结果涵盖了 BSD68 平均结果。具体而言，BSD68 数据集上不同方法的平均 PSNR (dB) 值得到了详细记录。此外，针对不同噪音等级的实验结果包括：BM3D、无线网络锁相环、MLP 以及脑脊液 TNRD 的表现，以及神经网络和 DnCNN-TensorFlow 的性能数据。在 25 个测试案例中，DnCNN-TensorFlow 取得了 28.57 dB、28.83 dB、28.68 dB、28.96 dB、28.74 dB、28.92 dB 和 29.23 dB 的平均 PSNR 值，同时在 Set12 数据集上的平均结果也显示出优异的表现。对于神经网络相关的方法，DnCNN-TensorFlow 在 25 个测试案例中获得了 30.44 dB 和 30.38 dB 的平均 PSNR 值。为了满足运行要求，需要 TensorFlow 版本大于等于 1.4，并依赖 NumPy 和 OpenCV 等库。我利用 BDS500 数据集进行了训练工作。

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DnCNN-TensorFlow：超越高斯去噪器——用于图像去噪的深度CNN残差学习的TensorFlow实现

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DnCNN-TensorFlow是一个基于深度卷积神经网络（CNN）进行图像去噪的项目，它利用了残差学习框架来提升性能，超越传统的高斯去噪方法。 DnCNN-张量流 TIP2017论文的张 tensor 流执行器采用特定模型架构，在BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果如下：噪音等级 | BM3D | 无线网络锁相环MLP | 脑脊液TNRD | 神经网络神经网络DnCNN-张量流 ---|---|---|---|--- 25 | 28.57 | 28.68 | 28.96 | 29.16 在Set12数据集上，噪音等级为25时的平均结果如下：神经网络DnCNN-张tensor流 30.44 30.38 我使用BDS500数据集进行训练。该任务需要tensorflow >= 1.4、numpy和opencv的支持。

超越高斯去噪器：深度CNN的残差学习...

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本文提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的新模型，通过改进的残差学习技术实现图像去噪，显著优于传统高斯去噪方法。这篇论文“Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising”的测试演示包括两种模型：一种是特定/盲型高斯去噪模型，另一种是通用的单一高斯去噪模型。此外还涉及单图像超分辨率（SISR）和JPEG图像去块技术。

Matlab中的批量图像导入代码——DnCNN：超越高斯去噪器：利用深度CNN的残差学习实现图像去噪（TIP，2017）

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本文介绍了在MATLAB环境下使用批量图像导入功能，并应用DnCNN模型进行图像去噪的方法。该方法通过深度卷积神经网络中的残差学习技术超越了传统的高斯去噪器，提供了更高效的噪声去除效果。相关研究发表于IEEE Transactions on Image Processing (TIP)期刊2017年刊。在 MATLAB 中批量导入图像代码消息：最先进的降噪性能可用于即插即用的图像恢复（2019年12月18日）。我推荐使用 PyTorch 代码进行训练和测试，MatConvnet 和 PyTorch 的模型参数相同。合并批量归一化（PyTorch） ```python import torch import torch.nn as nn def merge_bn(model): # 合并所有 Conv+BN 或 TConv+BN 到 Conv 或 TConv 基于 https://github.com/pytorch/pytorch/pull/901 的实现方法。 prev_m = None for m in model.modules(): ``` 这段代码用于将卷积层和批量归一化层合并为一个操作，以简化模型结构并提高效率。

Matlab代码移植至PyTorch-DnCNN: TIP 2017论文超越高斯去噪器：基于深度CNN的图像降噪的PyTorch实现...

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本项目为TIP 2017论文《超越高斯去噪器：基于深度CNN的图像降噪》中DnCNN模型从Matlab到PyTorch的代码移植，旨在提供一种高效的图像降噪解决方案。 Matlab代码移植到DnCNN-PyTorch是2017年IEEE Transactions on Image Processing (TIP)论文的PyTorch实现。这段代码使用的是PyTorch版本小于0.4。 ### 依赖关系 - OpenCV（Python版） - PyTorch TensorBoard插件（适用于Python） ### 训练DnCNN-S（已知噪声水平的DnCNN） ```shell python train.py \ --preprocess True \ --num_of_layers 17 \ --mode S \ --noiseL 25 \ --val_noiseL 25 ``` **注意：** - 如果您已经构建了训练和验证数据集（即train.h5和val.h5文件），请将`preprocess`设置为False。 - 根据论文，DnCNN-S具有17层。noiseL用于训练，而val_noiseL用于验证。对于无偏验证，请确保它们的值相同。 - 您可以设定所需的任何噪声水平。 ### 训练DnCNN-B（未知噪声水平的DnCNN） ```shell python train.py \ --preprocess True \ --num_of_layers 17 \ --mode B ``` 您可以根据需要调整参数。

基于DnCNN的JPEG压缩图像残差学习去噪-MATLAB代码

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本项目采用MATLAB实现基于DnCNN算法的JPEG压缩图像去噪技术，专注于学习并去除JPEG压缩导致的残差噪声，提升图像质量。 JPEG压缩的MATLAB代码神经网络该存储库包含用于实施论文的代码——这是课程项目的一部分。在过去的十年里，卷积神经网络（CNN）在处理各种低级视觉任务方面取得了巨大成功。图像去噪是计算机视觉中的一个重要问题，其目标是从噪声图像\( y = x + v \)中恢复出干净图像\( x \)，其中假设噪音 \( v \) 为加性高斯白噪声（AWGN）。通常情况下，图像去噪方法可以分为基于模型的方法和基于判别学习的方法两大类。像BM3D和WNNM这样的基于模型的方法能够灵活地处理各种不同水平的噪声问题，但是它们执行起来非常耗时，并且需要对先验知识进行建模。为了克服这些缺点，已经开发出了许多判别方法。我们实现的研究是Kai Zhang等人提出的深度CNN用于图像去噪中的残差学习研究（超越高斯去噪器），我们将这一论文称为基础论文。文中所提出的一种名为DnCNN的卷积神经网络被用来进行图像去噪处理。不同于直接输出干净的图像，该模型训练时会预测残留噪声图，即实际噪音与潜在干净图像之间的差异。批量归一化技术进一步提高了并稳定了DnCNN的训练性能。当噪音 \( v \) 被定义为高分辨率地面真实图像与其低分辨率版本通过三次上采样得到的差值时，可以将这种退化的图像模型转换成单个超像素形式处理。这段文字主要介绍了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的方法——DnCNN，在解决图像去噪问题中的应用。这种方法采用残差学习框架，并利用批量归一化技术来提高和稳定训练性能，能够有效地从有噪声的输入中恢复出高质量的干净图像。

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。

基于TensorFlow的DnCNN去噪代码-Matlab&DnCNN(tensorflow)

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本项目提供了一个基于TensorFlow实现的DnCNN图像去噪模型，同时附带了Matlab版本的代码和相关文档。用户可以通过该项目轻松地应用深度学习技术进行图像降噪处理。去噪声代码matlab实现DnCNN-张量流基于tensorflow-1.8的版本。运行此代码需要Python3环境，并且安装以下依赖项：scipy、numpy、tensorflow-gpu、scikit-image、pillow以及h5py。生成训练数据可使用generate_data.py脚本，但您可能需要调整训练数据集路径。根据作者提供的信息，在所生成的训练数据集中存在一些空白（零）值的数据。进行模型训练时，请运行train_DnCNN.py文件；测试阶段则需执行Validate_DnCNN.py，并适当修改您的测试集路径和文件类型设置，尽管我通过matlab创建了用于与其它方法对比的测试集。在我的研究工作中，仅使用了一种去噪技术。在BSD68数据集上对不同降噪算法进行了比较并记录平均PSNR（dB）结果如下： | 噪音等级 | BM3D | Wiener | NL-means | MLP | TNRD | DnCNN-S-Re | |---------|------|--------|----------|------|--------|------------| | 15 | 31.07| 31.24 | -- | -- | 31.24 | 31.61 | | 25 | 28.57| 28.96 | -- | -- | 28.74 | 29.16 | 对于噪声等级为50的情况，原文中未提供具体数值。

DnCNN深度学习图像去噪算法，实测有效（附文档和论文）

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本项目介绍并实现了DnCNN深度学习图像去噪算法，并分享了实验结果与相关文档、论文。适用于研究与实践。 DnCNN是图像去噪领域的一篇开创性文章，本段落旨在解读该文章的主要原理。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）即用于去噪的卷积神经网络。相关论文标题为《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》。简而言之，DnCNN是一种在图像去噪领域中应用广泛的深度学习模型，它通过残差学习的方式改进了传统的高斯去噪方法，并且利用深层卷积神经网络来实现更加精确的噪声去除效果。

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。

利用MATLAB实现的传统图像去噪算法与基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法.zip

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本资源提供传统MATLAB图像去噪方法及现代DnCNN深度学习模型在图像降噪中的应用，包含代码和实验对比分析。基于MATLAB实现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。此研究涵盖了两种不同方法的应用与比较：一种是传统的图像处理技术，另一种则是利用先进的机器学习模型——如DnCNN（Deep Neural Network for Image Denoising）进行噪声去除。通过MATLAB这一强大的计算平台，这两种方案被实现并评估其在实际应用中的效果和性能表现。