MATLAB代码放大-IRCNN：学习深度CNN降噪器以改善图像恢复（CVPR 2017）

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简介：
本文提出了一种基于深度卷积神经网络的图像恢复方法，通过训练模型来减少噪声，从而增强和改进图像质量。该研究在CVPR 2017上发表。基于模型的优化方法与判别式学习方法是解决低视力领域各种逆问题的主要策略。这两种方法各有优缺点：基于模型的方法能够灵活处理不同类型的逆向问题，但通常需要复杂的先验条件且计算耗时；而判别式学习则测试速度快，但是其应用范围受到特定任务的限制。最近的研究表明，通过可变分割技术可以将降噪器的先验知识集成到基于模型的优化方法中来解决其他类型的逆向问题（例如去模糊）。当使用判别性学习获得降噪器时，这种组合能够带来显著的优势。然而，在快速判别式降噪器与基于模型的方法相结合的研究方面仍存在不足。本段落旨在训练一组高效且快速的卷积神经网络（CNN）降噪器，并将其集成到优化方法中以解决其他逆向问题。实验结果表明，学习得到的一组去噪器不仅能够实现高质量的高斯噪声去除效果，还能作为多种低级视觉应用的基础条件提供优秀的性能。通过可变分割技术如乘数交替方向法（ADMM）和半二次分裂（HQS），可以分别处理一般图像恢复公式中的保真度项与正则化项。特别是对于正则化部分而言，它仅对应于降噪子问题的求解过程，因此这种方法能够将任何区分式去噪器无缝集成到基于模型的方法中。

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MATLAB代码放大-IRCNN：学习深度CNN降噪器以改善图像恢复（CVPR 2017）

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本文提出了一种基于深度卷积神经网络的图像恢复方法，通过训练模型来减少噪声，从而增强和改进图像质量。该研究在CVPR 2017上发表。基于模型的优化方法与判别式学习方法是解决低视力领域各种逆问题的主要策略。这两种方法各有优缺点：基于模型的方法能够灵活处理不同类型的逆向问题，但通常需要复杂的先验条件且计算耗时；而判别式学习则测试速度快，但是其应用范围受到特定任务的限制。最近的研究表明，通过可变分割技术可以将降噪器的先验知识集成到基于模型的优化方法中来解决其他类型的逆向问题（例如去模糊）。当使用判别性学习获得降噪器时，这种组合能够带来显著的优势。然而，在快速判别式降噪器与基于模型的方法相结合的研究方面仍存在不足。本段落旨在训练一组高效且快速的卷积神经网络（CNN）降噪器，并将其集成到优化方法中以解决其他逆向问题。实验结果表明，学习得到的一组去噪器不仅能够实现高质量的高斯噪声去除效果，还能作为多种低级视觉应用的基础条件提供优秀的性能。通过可变分割技术如乘数交替方向法（ADMM）和半二次分裂（HQS），可以分别处理一般图像恢复公式中的保真度项与正则化项。特别是对于正则化部分而言，它仅对应于降噪子问题的求解过程，因此这种方法能够将任何区分式去噪器无缝集成到基于模型的方法中。

毕业设计与课程设计-基于深度CNN的图像恢复去噪先验学习（CVPR 2017，Matlab）.zip

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本作品为毕业设计及课程设计项目，利用深度卷积神经网络进行图像恢复和去噪先验的学习。该研究于2017年在CVPR会议上展示，并采用Matlab实现算法与实验分析。提供高质量的MATLAB算法及工具源码资源，适用于毕业设计、课程作业等多种场景。所有代码经过严格测试，确保可以直接运行使用。如果在使用过程中遇到任何问题，请随时联系博主获取及时解答与帮助。提供的MATLAB算法及工具源码均适合于各类学术项目，并且保证能够直接应用，无需额外调试。欢迎提问交流！

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。

IRCNN: 图像降噪的 IRCNN 方法

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简介：IRCNN是一种用于图像降噪的技术方法，通过深度学习模型有效去除噪声，恢复图像清晰度。该技术在计算机视觉领域具有广泛应用前景。事先学习深度CNN降噪器以进行图像还原这是去噪器的TensorFlow重新实现。要求： - TensorFlow == 1.8 - OpenCV Python 模型架构：训练损失：结果：西格玛=25

基于深度CNN的图像恢复去噪器_代码下载_MATLAB

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本资源提供基于深度卷积神经网络（Deep CNN）实现的先进图像恢复与去噪算法源码，适用于MATLAB环境，助力图像处理技术研究和应用开发。通过使用可变分裂技术，如乘法器交替方向法（ADMM）方法和半二次分裂（HQS）方法，可以分别处理一般图像恢复公式中的保真项和正则化项。特别是当正则化项仅对应于去噪子问题时，这使得任何判别降噪算法能够被集成到基于模型的优化方法中，从而解决各种图像恢复任务，包括图像去模糊、图像修复以及单图超分辨率等。

CNN源码MATLAB-DeepImageDenoise_ICNN：图像去噪、深度学习、CNN、初始架构

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本项目基于MATLAB实现，采用深度学习技术及卷积神经网络(CNN)对图像进行去噪处理。ICNN（初始CNN架构）作为核心框架，旨在优化图像质量，去除噪声干扰。该源码基于GoogLenet Inception结构与CNN结合的深度图像去噪模型，在MATLAB工具上通过Caffe框架实现。代码包括数据增强预处理、卷积层可视化以及模型架构源码，并提供TensorFlow版本供参考。此外，还进行了Architecture PSNR对比基线模型的研究，探讨了Inception结构、BN/Residual Learning的消融研究。

MATLAB亮度提升代码-LLNet：利用深度学习改善低光图像

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本项目介绍了一种名为LLNet的深度学习模型，专为提高低光照条件下图像的亮度和清晰度而设计。通过MATLAB实现，LLNet能有效增强夜间或光线不足环境下的图片质量。 LLNet：通过深度学习增强低光图像的代码实现位于该存储库中。它是使用Theano框架构建的一个项目，旨在利用深度自动编码器方法来提升自然微光图像的质量。此仓库包含用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。对于用户而言，可以选择从头开始训练网络模型或直接应用已有的预训练模型以增强多张图片。经过17x17补丁训练的模型可以在model/目录下找到。要启动程序，请打开终端并导航到该存储库所在的文件夹。接着输入以下命令： ``` python llnet.py ``` 这将使用GUI界面运行LLNet。如仅需在命令行中操作，可以执行如下指令：为了训练新的网络模型，请键入： ``` python llnet.py train [TRAINING_DATA] ``` 若要增强图像，则应输入： ``` python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] ``` 例如，您可以使用以下方式来运行程序: - 训练新模型：`python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat` - 增强图片：`python llnet.py test somefolder/darkpicture.png model/mymodel.pkl`

MATLAB算法图像恢复代码-HDR：HDR深度学习实践记录

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本项目聚焦于使用MATLAB实现基于深度学习的HDR（高动态范围）图像恢复算法。通过实验与研究，旨在优化和应用先进的图像处理技术以增强视觉效果。算法图像恢复代码的MATLAB帮助文档包含了GPU连接与使用的详细指导方法。参考文献部分列出了所引用的相关论文及其复现记录。env文件夹用于维护本地virtualenv环境，而pytorch笔记则摘录自PyTorch官方文档。项目进度如下： - HDR-NTIRE2021赛事链接 - 赛事任务：Track1单帧恢复；Track2多帧恢复。 - 时间节点: - 训练数据（包括输入与输出）及验证数据发布日期为2020年1月20日； - 验证服务器上线时间为2020年1月21日； - 最终测试数据发布时间定于2020年3月1日，仅提供输入图像； - 测试结果提交截止时间是2020年3月8日；简介、代码及模型的提交需在同一天完成； - 从次日起三天内（即到2020年3月11日），测试初步分数将反馈给参赛者； - 参赛论文需要于2020年3月28日前提交完毕； - 最终成果颁奖日期为2020年6月15日。赛事任务描述：从受噪声、量化误差及其它干扰的一幅或多幅低动态范围（LDR）图像中恢复出高质量的高动态范围（HDR）图像。目标在于设计和实现一种能够生成最佳保真度结果的网络解决方案。评价标准：采用峰值信噪比作为主要评估指标，用于衡量算法性能。

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。

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。