基于神经网络与BM3D的经典算法的图像处理方法

简介：
本研究结合神经网络和BM3D技术，提出了一种先进的图像处理方案，旨在优化图像质量，提升细节表现力及降噪效果。 BM3D基于神经网络的图像处理技术通过将传统的BM3D算法转化为卷积神经网络（CNN）结构——即所谓的BM3D-Net，来提升图像质量。这一转化过程包括“提取”和“聚合”层的设计，以模拟原始BM3D中的块匹配阶段。这种新方法适用于三种去噪任务：灰度图像去噪、彩色图像降噪以及深度图去噪。 在图像分析领域，去除噪声是预处理步骤的重要组成部分。目前的图像去噪技术主要分为两类——传统的方法和基于学习的方法。前者包括空间滤波技术和小波变换基础上的收缩函数法；后者则涉及自然图像先验知识的应用、字典学习以及深度学习网络等。 BM3D-Net采用五层结构，依次为卷积层、非线性变换层（提取过程）、再是卷积层及最后的聚合层。要运行该软件，用户需要打开MATLAB 2016a或更新版本，并进入项目目录中执行名为file-to-run的.m文件以启动程序。此操作将自动加载所有必需的文件和目录，随后可以选择进行训练比较或是查看最终结果选项。