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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。

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  • 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。
     
  • 基于卷积神经网络的噪声去除自编码器
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    本研究提出一种基于卷积神经网络的噪声去除自编码器模型，旨在有效提升图像去噪效果。通过深度学习技术，优化图像处理算法，增强图像清晰度与细节恢复能力。 在MNIST数据集上使用自编码器实现了图像降噪工作，包括以下步骤：环境配置为Tensorflow 2.0-GPU、Windows 10 和 Anaconda；利用卷积自编码器进行图像的去噪处理；测试了自编码器对不同噪声水平的适应能力；计算重建后的图像与原始图像之间的峰值信噪比（PSNR）以评估降噪效果；最后，通过可视化卷积核和通道来分析整个降噪过程。
     
  • 基于去噪神经网络的彩色图像噪声去除方法
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    本研究提出了一种创新的彩色图像噪声去除技术，采用先进的去噪神经网络模型，有效提升图像清晰度和质量。 DnCNN是一种用于彩色图片去噪的去噪神经网络。
     
  • 基于深度卷积神经网络的图像去噪方法
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    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的图像去噪方法，有效去除噪声的同时保留图像细节和纹理。 使用DnCNN网络进行图像去噪时，该网络主要采用了批量归一化和ReLU函数。
     
  • 基于BP神经网络的语音高频噪声消除方法
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    本研究提出了一种基于BP（Back Propagation）神经网络的创新算法，专门用于有效减少和消除语音信号中的高频噪声。通过优化神经网络架构及训练过程，显著提升了语音清晰度与通话质量，在通信、音频处理等领域具有广泛应用前景。 用Matlab编写的一个BP神经网络程序可以用于去除语音信号中的高频噪声。
     
  • MATLAB多种技术去除高斯白噪声-1.zip_去噪_去噪声_高斯_去除白噪声_去高斯白噪声
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    本资源提供了一套利用MATLAB实现多种算法去除信号中高斯白噪声的方法，适用于研究和工程应用中的信号处理需求。包含代码示例与分析文档。 Matlab方法去除高斯白噪声效果很好且实用，代码全面有效。
     
  • 基于深度卷积神经网络的图像降噪方法
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    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络的图像降噪技术，有效提升了图像质量与细节恢复能力。 为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，采用了DnCNN模型，并且为比较该算法的效果，还实现了四种传统的图像去噪方法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照。项目中实现五种算法对噪声强度分别为10, 15, 20...60, 65, 70的高斯白噪声进行处理。 在图像去噪后，使用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM两个指标来评估算法的效果。一般来说，PSNR值越大表示去噪效果越好；而SSIM取值范围为0到1之间，接近于1则表明效果更佳。 具体而言： - 均值滤波、中值滤波以及NLM算法的源代码分别位于avefilter、medainfilter和nlm-image-denoising目录下。每个目录内只有一个.m文件，运行对应的文件即可。 - BM3D算法的相关代码存放在BM3D目录里，通过执行该目录下的main.m程序来实现。 - DnCNN模型相关的测试脚本在DnCNN目录中，可以通过运行Demo_test_DnCNN.m程序来进行。
     
  • 基于卷积神经网络的双耳声源定位方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的双耳声源定位方法，通过模拟人类听觉系统，实现对声音来源方向的精准识别。该技术在复杂环境中展现出卓越性能，为智能音频处理领域提供了新的解决方案。 基于卷积神经网络的双耳声源定位方法利用了深度学习技术来提高声音信号处理的能力，特别是在复杂环境中对声源进行精确的位置识别。这种方法通过模拟人类听觉系统的工作原理，能够有效地从混杂的声音中分离出特定目标的声音来源，并且在噪声环境下也能保持较高的准确性。
     
  • MATLAB中多种方法去除高斯白噪声
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    本文章探讨了在MATLAB环境中采用不同算法和技术来有效减少信号中的高斯白噪声问题。通过理论分析与实践操作相结合的方式，详细介绍了滤波器设计、小波变换等技术的应用，并比较了各种方法的优缺点及其适用场景，为科研和工程实践中处理噪声提供了实用指导。 本程序使用MATLAB多种方法去除图片中的高斯白噪声，并已亲测有效。该代码可移植到其他场景进行去噪处理。