该代码集成了与图像去噪相关的研究论文和数据集，尤其关注实际场景中的图像去噪技术。

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简介：
利用噪声代码，MATLAB快速导航，为图像去噪提供令人印象深刻的功能。该资源汇集了大量与图像去噪相关的学术论文和数据集，尤其关注现实场景中的图像去噪挑战。我持续致力于收集更多相关研究成果，如果您希望在此存储库中添加您的论文，欢迎随时提交问题或通过电子邮件lihao9605[at]gmail.com与我联系，我将尽快对其进行更新和整理。如果您对这个仓库感兴趣，请通过Star或Fork等方式表达您的支持，感谢您的慷慨！请注意，本文件基于深度学习方法构建的摘要信息。对于2021年及以后年份的论文，请查阅“快速导航”部分。已发表的模型代码标题包括MPR网多阶段渐进式图像复原、Neighbor2Neighbor、NBNet等。此外，PIPT预训练图像处理变压器、伪ISP、伪ISP（从彩色图像降噪器中学习伪机内信号处理管道）以及VDID变体深度图像降噪技术也得到了涵盖。常用的图像质量指标如PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性）和NIQE（自然度图像质量评估器）均已包含在内。该存储库是基于现有研究成果进行整理和参考的，衷心感谢所有贡献者！

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Matlab去噪代码-Awesome-Image-Denoising：汇集与图像去噪有关的论文和数据集，特别是针对真实世界的图像...

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Awesome-Image-Denoising是一个专注于收集和分享关于图像去噪研究的资源库，尤其侧重于处理现实世界中的复杂噪声问题。此项目包含了一系列基于Matlab的去噪代码及相关的学术论文与数据集链接。它为研究人员提供了一个宝贵的平台，用于探索先进的图像去噪技术和算法，促进该领域的创新和发展。去噪声代码MATLAB快速导航展示了令人敬畏的图像去噪技术、相关论文及数据集，尤其是针对现实世界中的图像去噪问题。我仍在积极收集与这一领域相关的文献资料；如果您愿意在此存储库中添加自己的研究，请通过电子邮件（lihao9605@gmail.com）联系我，我会尽快更新您的贡献。如果觉得这个仓库对您有帮助，请考虑使用Star或Fork来支持我的工作。文件基于DL的方法请注意，此集合中的摘要仅涵盖截至2021年的论文内容；后续年份的文献请通过快速导航进行查阅。 - **MPR网**：多阶段渐进式图像复原 - **Neighbor2Neighbor**：单个噪声图像自我监督降噪方法 - **NBNet**：基于子空间投影的去噪技术，采用噪声基础学习策略 - **PIPT预训练图像处理变压器** - **伪ISP**：从彩色图像中提取和优化机内信号处理管道以实现更好的降噪效果 - **VDID变体深度图像降噪** 公制（常用质量评估指标）： 1. PSNR (峰值信噪比) 2. SSIM (结构相似性指数) 3. NIQE (自然度图像质量评价器) 该存储库资料参考自多个来源，感谢所有贡献者。

Matlab去噪代码-MWCNN图像去噪技术

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本项目采用MWCNN算法实现图像去噪功能。通过多分支卷积神经网络结构优化，有效去除噪声同时保留图像细节，提高视觉效果和清晰度。适用于各类含噪图像处理场景。去噪声代码matlab MWCNN图像降噪Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现 Matlab代码：引文：刘鹏举，等。“用于图像复原的多级小波-CNN”。IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。2018。教程安装正确的环境： - 使用conda创建environment.yml - conda激活EE367 - cd ./pytorch_wavelets - 点击安装。 - cd ../（返回项目根目录） - python runMe.py （可选）使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb 输出图像应保存到experiments/（model）/images/test_images文件夹中。笔记：如果遇到内存不足错误或被杀死9，则可能需要将每个args的runMe.py中的“n”值更改为1000。去做修复数据加载代码，以便我们不会淹没系统内存来编写补丁。不要将修补程序加载到系统内存中，只需加载文件名，然后按照DataLoader的查询读取它们。

关于Matlab中几种图像去噪技术的研究.pdf

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本文档探讨了在MATLAB环境下多种图像去噪技术的应用与效果比较，旨在为图像处理领域中的噪声去除问题提供有效的解决方案。本段落档探讨了几种基于Matlab的图像去噪方法的研究与应用。通过分析不同算法在实际场景中的表现，旨在为相关领域的研究者提供有价值的参考和借鉴。文档内容涵盖了多种技术细节及实验结果对比，深入剖析了每种方法的优势与局限性，并提出了未来可能的发展方向和技术挑战。

TV图像去噪模型及其应用_TV图像去噪_图像去噪技术_去噪图像处理_TV模型_图像去噪方法TV

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本文探讨了用于电视图像的先进去噪模型与技术，包括多种图像去噪方法和TV（Total Variation）模型的应用，以提升图像清晰度。去噪模型TV是一种用于去除图像噪声的算法或技术。该模型旨在通过特定的方法减少图像中的干扰因素，以提高图像的质量和清晰度。

图像去噪（MATLAB）.rar_DCT与PCA在图像去噪中的应用_previous12j_图像去噪技术探讨

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本资源为《DCT与PCA在图像去噪中的应用》及《图像去噪技术探讨》，采用MATLAB实现，包含DCT和PCA算法用于去除图像噪声的实例代码和分析。使用中值滤波、均值滤波、小波变换、DCT（离散余弦变换）和PCA（主成分分析）五种方法实现对图像的去噪处理。

C#中的图像加噪与去噪技术

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本文章介绍了在C#编程语言中实现对图像进行加噪和去噪的技术方法。读者可以学习到如何通过程序模拟不同的噪声类型，并应用各种算法去除或减少这些噪声，从而提升图像质量。 C#图像的加噪去噪代码可用于课程实验。以下是完整的源代码： ```csharp using System; using System.Drawing; namespace ImageProcessing { class Program { static void Main(string[] args) { // 加载图像并应用噪声处理算法。 Bitmap originalImage = new Bitmap(path_to_your_image.jpg); Bitmap noisyImage = AddNoise(originalImage); // 显示加噪后的图像 noisyImage.Save(noisy_image.png); // 应用去噪算法去除噪声。 Bitmap denoisedImage = RemoveNoise(noisyImage); // 保存去噪后的图像 denoisedImage.Save(denoised_image.png); } static Bitmap AddNoise(Bitmap image) { Random rand = new Random(); for (int x = 0; x < image.Width; ++x) for (int y = 0; y < image.Height; ++y) if(rand.Next(1,5) == 3)// 假设以20%的概率向图像中添加噪声 image.SetPixel(x, y, Color.FromArgb(255, rand.Next(), rand.Next(), rand.Next())); return image; } static Bitmap RemoveNoise(Bitmap image) { // 实现去噪算法，例如使用均值滤波或高斯滤波。 throw new NotImplementedException(请实现你的去噪算法); } } } ``` 注意：需要根据实际需求和图像处理库的特性来调整和完善代码中的函数。上述示例中添加噪声的方法较为简单，并且仅作为教学用途，真实环境中可能使用更复杂的加噪方法。以上是关于C#图像加噪与去噪实验的基本实现思路及部分源码展示。希望这可以满足你的课程实验需求。

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。

ADMM图像去噪方法.ADMM去噪技术.ADMM算法在图像去噪中的应用

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本文探讨了ADMM（交替方向乘子法）在图像去噪领域的应用，分析了ADMM算法如何有效解决非凸优化问题，并展示了其在提高图像质量方面的优势。本实验采用ADMM方法对图像进行去噪处理。

基于MATLAB仿真的图像去噪技术研究与毕业论文.doc

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该文档围绕利用MATLAB软件进行图像去噪技术的研究展开，详细探讨了多种去噪算法，并结合实际案例进行了仿真分析。适合于计算机科学、电子工程等专业的毕业设计参考。图像去噪处理是数字图像处理领域中的一个核心问题，旨在消除噪声以提高图像的清晰度和可读性。噪声可能源自多种因素，包括光照不均、传感器误差及传输过程中的干扰等。高质量的图像对于后续分析与识别至关重要，在医学成像、遥感技术以及机器视觉等领域尤为重要。 1. **数字图像去噪的意义与背景** - 数字图像去噪是提升图像质量的关键步骤，能够帮助揭示重要的特征如边缘和纹理。 - 研究该领域不仅需要光学系统及微电子技术的知识，还涉及计算机科学、数学分析等多个学科的交叉融合。 - 随着计算科技的进步，理论与算法不断更新迭代，去噪技术已被广泛应用于各个行业。 2. **邻域平均法** - 这种方法是一种简单的图像平滑手段，通过计算像素周围区域内的平均值来替代该点的原始数值以减少噪声的影响。 - 虽然适用于高斯噪声去除场景下使用效果良好，但可能会导致边缘模糊化问题。 3. **中值滤波法** - 中值滤波是一种非线性技术，特别适合于消除椒盐噪音。通过用邻域内像素的中间数值替换当前点来实现去噪。 - 此方法能有效保护图像中的重要细节信息而不至于过度平滑化。 4. **MATLAB仿真** - MATLAB是一个强大的工程计算工具，其图像处理库提供了多种滤波算法的应用接口。 - 在此平台上可以轻松地应用中值和邻域平均法进行去噪实验，并通过编写代码或使用内置函数来观察并比较不同方法的效果。 5. **MATLAB实现** - 对于中值滤波操作，MATLAB中的`medfilt2`函数可以直接用于二维图像的处理。 - 邻域平均法则可以通过自定义过滤器和利用如`filter2`等命令结合适当的权重矩阵来实施。通过在MATLAB上进行仿真测试，不仅可以直观地看到去噪前后图像的变化情况，还可以借助诸如信噪比（SNR）及均方误差（MSE）这样的量化指标评估算法性能。此外，还能探究不同滤波器尺寸、形状及其参数设置对最终效果的影响，从而为实际应用提供优化建议。总结来说，邻域平均法和中值滤波是图像去噪处理中的两种常用技术，并且MATLAB作为仿真工具可以有效支持这两种方法的研究与开发工作。

关于小波理论在图像去噪中研究与应用的探讨

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本文深入探讨了小波理论在图像处理中的应用，特别是其如何有效应用于图像去噪领域。通过分析不同算法和技术，文章展示了小波变换的独特优势及其对于提升图像质量的重要性。清除工作空间；加载原始图像；创建第一个子图窗口并显示原始图像及其色彩索引图，并设置标题和比例；生成含噪图像：初始化随机数种子值后添加噪声到原图像中，并在第二个子图窗口展示该含噪图像，同样设置了色彩映射、标题及显示比例；接下来对含有噪音的图像进行小波变换处理：使用coif2函数对XX变量中的数据执行两层分解；定义尺度向量n和阈值向量p用于后续高频系数的阈值化操作。