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深度图卷积网络图像去噪。

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简介：
该代码实现了深度图卷积图像去噪技术，由Diego Valsesia、Giulia Fracastoro和Enrico Magli共同撰写的论文“深度图卷积图像降噪”的代码。 针对期刊版和会议版的论文进行了BibTex格式的引用： `@article{valsesia2020deep, title={Deep graph-convolutional image denoising}, author={Valsesia, Diego and Fracastoro, Giulia and Magli, Enrico}, journal={IEEE Transactions on Image Processing}, volume={29}, pages={8226--8237}, year={2020}, publisher={IEEE}}@inproceedings{ValsesiaICIP19, ...

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  • 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。
     
  • GCDN：基于深度图卷积的图像去噪方法
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    GCDN是一种创新性的图像处理技术，采用深度图卷积网络来有效去除噪声，保持图像细节和纹理。该方法在图像恢复领域展现出卓越性能。 Diego Valsesia, Giulia Fracastoro 和 Enrico Magli 撰写的论文“深度图卷积图像降噪”的代码的 BibTex 引用如下： 期刊版本： @article{valsesia2020deep, title={Deep graph-convolutional image denoising}, author={Valsesia, Diego and Fracastoro, Giulia and Magli, Enrico}, journal={IEEE Transactions on Image Processing}, volume={29}, pages={8226--8237}, year={2020}, publisher={IEEE} } 会议版本： @inproceedings{ValsesiaICIP19, }
     
  • 基于Python的深度卷积神经网络图像去噪设计与实现
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    本研究提出了一种基于Python的深度卷积神经网络方法，专注于图像去噪领域的创新技术应用。通过构建高效模型，有效提升图像清晰度和质量，在实际场景中展现出优越性能。 基于Python使用深度卷积神经网络的图像去噪设计与实现
     
  • 基于深度卷积神经网络的图像去噪新算法（用Python实现）
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    本研究提出一种基于深度卷积神经网络的创新性图像去噪方法，并使用Python语言实现了该算法。 使用ADM方法的图像去噪处理器可以用于处理图像中的噪声问题。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的传统图像去噪算法与DnCNN深度卷积神经网络去噪算法的实现.zip
    优质
    本项目包含传统图像去噪方法及基于DnCNN的深度学习去噪技术在MATLAB中的实现，对比分析两者效果。 1. 本资源中的所有项目代码都经过测试并成功运行，在确保功能正常的前提下才上传，请放心下载使用。 2. 这个项目适合计算机相关专业的在校学生、老师或企业员工，包括但不限于计算机科学与技术（计科）、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等专业。同时适用于初学者学习进阶，并可用于毕业设计项目、课程作业或其他初期立项演示。 3. 如果您有一定的基础，在此基础上可以修改代码以实现其他功能，也可以直接用于毕业设计或课程作业等用途。 4. 该项目源码已由助教老师测试并确认无误，您可以轻松复刻使用。欢迎下载！ 请在下载后首先查看README.md文件（如果有），仅供学习参考之用。
     
  • 基于传统图像去噪与深度卷积神经网络的DnCNN算法MATLAB仿真.zip
    优质
    本资源包含基于传统图像去噪技术和深度卷积神经网络的DnCNN算法在MATLAB中的实现代码及仿真结果，适用于研究和学习。 本项目提供了一种基于传统图像去噪算法与深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪方法的MATLAB仿真代码及详细文档，适用于高分毕业设计、期末大作业或课程设计，并且适合初学者实践操作。该项目包含完整的源码和详细的说明文件，确保下载后可以直接使用进行实验研究。
     
  • 基于卷积神经网络的图像去雾算法_matlab_卷积去雾_去雾卷积_去雾算法_图像处理
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾算法，在MATLAB平台上实现，有效提升了去雾效果和计算效率。 该代码使用Matlab实现卷积神经网络来对图像进行去雾操作。
     
  • 基于传统图像去噪方法与深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法MATLAB仿真（含源码、文档及数据）.rar
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    本资源提供了一个结合传统图像去噪技术和深度学习模型DnCNN的图像去噪解决方案，采用MATLAB实现。包括完整的源代码、详细的文档以及测试数据集，便于研究与应用开发。 资源内容包括基于传统图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM、三维块匹配滤波BM3D）以及深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法的Matlab仿真，包含完整源码和说明文档及数据。代码特点包括参数化编程，便于更改参数设置，并且代码结构清晰，注释详细。 该资源适用于工科生、数学专业学生以及其他对算法方向感兴趣的学习者使用。作者是一位资深的大厂算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真方面拥有10年的丰富经验。他擅长多种领域的算法仿真实验，包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及智能控制等领域。 欢迎交流学习。