基于DnCNN的JPEG压缩图像残差学习去噪-MATLAB代码
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简介：
本项目采用MATLAB实现基于DnCNN算法的JPEG压缩图像去噪技术，专注于学习并去除JPEG压缩导致的残差噪声，提升图像质量。
JPEG压缩的MATLAB代码神经网络该存储库包含用于实施论文的代码——这是课程项目的一部分。
在过去的十年里，卷积神经网络（CNN）在处理各种低级视觉任务方面取得了巨大成功。图像去噪是计算机视觉中的一个重要问题，其目标是从噪声图像\( y = x + v \)中恢复出干净图像\( x \)，其中假设噪音 \( v \) 为加性高斯白噪声（AWGN）。通常情况下，图像去噪方法可以分为基于模型的方法和基于判别学习的方法两大类。像BM3D和WNNM这样的基于模型的方法能够灵活地处理各种不同水平的噪声问题，但是它们执行起来非常耗时，并且需要对先验知识进行建模。
为了克服这些缺点，已经开发出了许多判别方法。我们实现的研究是Kai Zhang等人提出的深度CNN用于图像去噪中的残差学习研究（超越高斯去噪器），我们将这一论文称为基础论文。文中所提出的一种名为DnCNN的卷积神经网络被用来进行图像去噪处理。
不同于直接输出干净的图像，该模型训练时会预测残留噪声图，即实际噪音与潜在干净图像之间的差异。批量归一化技术进一步提高了并稳定了DnCNN的训练性能。当噪音 \( v \) 被定义为高分辨率地面真实图像与其低分辨率版本通过三次上采样得到的差值时，可以将这种退化的图像模型转换成单个超像素形式处理。
这段文字主要介绍了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的方法——DnCNN，在解决图像去噪问题中的应用。这种方法采用残差学习框架，并利用批量归一化技术来提高和稳定训练性能，能够有效地从有噪声的输入中恢复出高质量的干净图像。
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