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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • DnCNN-TensorFlow：超越高斯去噪器——用于图像去噪的深度CNN残差学习的TensorFlow实现
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    DnCNN-TensorFlow是一个基于深度卷积神经网络（CNN）进行图像去噪的项目，它利用了残差学习框架来提升性能，超越传统的高斯去噪方法。 DnCNN-张量流 TIP2017论文的张 tensor 流执行器采用特定模型架构，在BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果如下： 噪音等级 | BM3D | 无线网络锁相环MLP | 脑脊液TNRD | 神经网络神经网络DnCNN-张量流 ---|---|---|---|--- 25 | 28.57 | 28.68 | 28.96 | 29.16 在Set12数据集上，噪音等级为25时的平均结果如下： 神经网络DnCNN-张tensor流 30.44 30.38 我使用BDS500数据集进行训练。该任务需要tensorflow >= 1.4、numpy和opencv的支持。
     
  • 超越高斯去噪器：深度CNN的残差学习...
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    本文提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的新模型，通过改进的残差学习技术实现图像去噪，显著优于传统高斯去噪方法。 这篇论文“Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising”的测试演示包括两种模型：一种是特定/盲型高斯去噪模型，另一种是通用的单一高斯去噪模型。此外还涉及单图像超分辨率（SISR）和JPEG图像去块技术。
     
  • 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。
     
  • 基于DnCNN的JPEG压缩图像残差学习去噪-MATLAB代码
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    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。
     
  • 【图像去噪】利用KSVD的Matlab源码实现图像去噪.md
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    本Markdown文档提供了使用KSVD算法进行图像去噪的MATLAB源代码实现，适用于研究和学习图像处理中噪声去除技术。 【图像去噪】基于KSVD实现图像去噪matlab源码 本段落档提供了使用KSVD算法进行图像去噪的MATLAB代码示例。通过这种方法可以有效地去除噪声，提高图像质量。文档中详细介绍了算法原理、步骤以及如何在实际项目中应用该技术。对于从事计算机视觉和信号处理的研究人员及工程师来说，具有很高的参考价值。 请根据具体需求下载并使用相关源码进行实验或进一步研究开发工作时，请确保遵守相关的版权与许可协议，并合理引用出处信息。
     
  • 【图像去噪】利用MATLAB深度学习(CNN)技术去除彩色图片噪声【附带源代码 6823期】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB中的CNN技术进行图像去噪处理，专注于去除彩色图片的各类噪声问题，并提供完整的源代码供学习参考。 在Matlab研究室上传的视频都附有完整的可运行代码供学习使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件；无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 支持版本为 Matlab 2019b，如遇问题请根据提示进行调整或寻求帮助。 3. 使用步骤如下： 第一步：将所有相关文件放置在Matlab的当前工作目录中； 第二步：双击打开main.m文件； 第三步：点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果； 4. 如需进一步的服务，可以咨询博主关于博客资源代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab程序定制以及科研合作等事宜。
     
  • 基于PyTorch的DnCNN图像去噪实现
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    本项目利用深度学习框架PyTorch实现了DnCNN算法，专注于去除图像噪声，提升了图像清晰度和质量。 在图像处理领域，去噪是一个关键步骤，旨在消除噪声以提高图像质量，并为后续分析提供支持。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，在各种图像处理任务中广泛应用，包括图像去噪。本段落将详细介绍如何使用PyTorch来实现DnCNN（Deep Convolutional Neural Network for Image Denoising）模型。 王博等人于2017年提出DnCNN，该网络利用卷积神经网络的特性学习噪声统计特征，并进行高效去除噪声处理。其核心在于采用残差学习框架，直接让网络学习输入图像与干净图像之间的差异，简化了去噪过程并提升了效果。 接下来我们来看一下DnCNN的具体结构：通常情况下，它包含多个交替排列的卷积层和批量归一化层以提取特征及去除噪声。每个卷积层都负责通过一组滤波器捕捉不同频率下的噪声模式；而批量归一化则有助于加速训练过程并提高模型泛化能力。此外，跳跃连接将原始输入直接传递到输出端，这在一定程度上解决了梯度消失问题，并使得网络能够更有效地学习深层特征。 使用PyTorch复现DnCNN时，请按照以下步骤操作： 1. **环境搭建**：确保安装了必要的库如PyTorch、torchvision和numpy等。 2. **数据预处理**：准备噪声图像集，可以对干净的原始图片添加不同类型的噪音（例如高斯或椒盐），然后将这些带有噪音的图与相应的无噪图配对起来作为训练样本。 3. **定义模型**：基于DnCNN的设计思路编写代码，在PyTorch框架下创建卷积层、批量归一化以及跳跃连接。可以构建一个名为`DnCNN`的类，其中包含上述组件。 4. **损失函数选择**：根据问题需求选取适当的评估标准，比如均方误差或结构相似性指数等作为优化目标。 5. **训练模型**：利用SGD或者Adam这类优化器调整网络参数，并通过最小化选定的目标函数来进行迭代学习。设定合理的批次大小、速率以及轮次数。 6. **性能评测与测试集验证**：在独立的评估和测试数据集上对所构建的去噪模型进行效果检验，观察其表现如何。 7. **保存并部署应用**：将训练完成后的DnCNN模型存储起来供未来使用。 通过学习和理解这些资料文件中的实现细节以及PyTorch的具体操作方法，不仅可以掌握图像去噪技术的应用技巧，还能进一步深化对深度神经网络的理解，并为解决其他类型的图像处理挑战奠定基础。
     
  • 【图像去噪】利用全变分法的MATLAB图像去噪代码.zip
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    本资源提供基于全变差模型的MATLAB代码用于图像去噪处理，适用于科研与学习需求，帮助用户掌握和应用先进的图像处理技术。 【图像去噪】基于全变分算法的MATLAB代码涵盖了在图像处理领域的一项关键技术应用——图像去噪。全变分（Total Variation, TV）算法作为一种广泛应用的方法，在保留边缘细节的同时有效去除噪声，特别适用于这一目的。 1992年，Rudin、Osher和Fatemi提出了全变分方法，该方法通过最小化一个特定的能量函数来实现图像的优化处理。这个能量函数由数据拟合项（衡量去噪后的图像与原始含噪图像之间的差异）和正则化项组成（控制梯度变化以抑制噪声），从而达到最佳的视觉效果。 在MATLAB环境下实施全变分算法，一般包括以下步骤： 1. **读取并预处理**：使用`imread`函数加载待处理的图像，并转换为灰度或彩色矩阵格式。可能还需要进行归一化等预处理操作。 2. **定义能量函数**： - 数据项通常采用L2范数，即两幅图像之间的平方差之和。 - 正则化项涉及全变分（TV），它通过控制梯度的大小来保持边缘清晰。 3. **优化求解**：目标是最小化如下形式的能量函数： [ min_f int (|f - g|^2 + lambda cdot TV(f)) ] 其中，λ是一个调节参数，用于平衡数据拟合与正则化的相对权重。 4. **数值方法实现**：由于优化问题的非线性特性，在MATLAB里通常采用迭代算法如Chambolle或primal-dual等来求解。这些算法需要设定适当的步长、迭代次数等参数。 5. **结果展示和保存**：使用`imshow`或者`imwrite`函数将去噪后的图像显示出来或将处理结果存储为文件。 6. **代码组织与实现细节**：压缩包内的PDF文档详细介绍了MATLAB中的全变分算法实施步骤以及相关函数的调用方法。 尽管全变分法在去除椒盐噪声和高斯噪声方面表现出色，但可能会导致图像出现阶梯效应。为此，后续研究开发了诸如加权TV、多尺度TV等改进版本来解决这一问题。 掌握基于MATLAB实现的全变分去噪算法不仅有助于理解信号处理与优化理论中的核心概念，还为医学影像分析、遥感图像处理和计算机视觉等领域提供了实用工具和技术支持。
     
  • 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。