图像去噪

最新推荐文章于 2024-04-11 20:31:17 发布
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分类专栏： 图像处理
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经典去噪方法：

空间域
  • 均值滤波
  • 中值滤波
  • 自适应维纳滤波（根据图像的局部方差调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。维纳滤波的效果比均值滤波效果好，对保留图像的边缘和其他高频部分很有用，不过计算量大，对高斯噪声的滤波效果好）
频率域
  • 小波变换（频率域方法，滤掉高频和次高频部分）
图像处理之图像复原算法：深度学习去噪：生成对抗网络（GAN）去噪技术
kkchenjj的博客
07-28 3012
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，简称GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow等人在2014年提出。GAN由两个神经网络组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器的目标是生成与真实数据分布相似的数据，而判别器的目标是区分生成器生成的数据和真实数据。这两个网络通过对抗的方式共同学习，最终生成器能够生成高质量的、与真实数据难以区分的合成数据。
matlab图像去噪及平滑工具包
11-15
该工具包中包含有一些很常用的图像处理算法，如图像高斯平滑、各项同性高斯平滑、向异性高斯平滑、全变分去噪、加窗傅里叶变换等
使用深度学习进行图像去噪
deephub
01-31 2万+
图像去噪是研究人员几十年来试图解决的一个经典问题。在早期，研究人员使用滤波器器来减少图像中的噪声。它们曾经在噪音水平合理的图像中工作得相当好。然而，应用这些滤镜会使图像模糊。如果图像太过嘈杂，那么合成的图像会非常模糊，图像中的大部分关键细节都会丢失。 使用深度学习架构会更好的解决这个问题。目前看深度学习远远超过了传统的去噪滤波器。在这篇文章中，我将使用一个案例来逐步解释几种方法，从问题的形成到实现最先进的深度学习模型，然后最终看到结果。 内容摘要 图像中的噪声是什么? 问题表述 机器学习问题提法
基于深度学习的图像去噪（论文总结）
热门推荐
henryzhihua
01-24 3万+
2015 深度学习、自编码器、低照度图像增强 Lore, Kin Gwn, Adedotun Akintayo, and Soumik Sarkar. "LLNet: A Deep Autoencoder Approach to Natural Low-light Image Enhancement." arXiv preprint arXiv:1511.03995 (2015). 利用深度
深度学习结合非局部均值滤波的图像去噪算法
zmshy2128的专栏
07-03 7041
其实这是半年之前完成的内容，一直懒着没有总结，今天看了看代码，发觉再不总结自己以后都看不懂了，故整理如下。 非局部均值是一种基于块匹配来确定滤波权值的。即先确定一个块的大小，例如7x7，然后在确定一个搜索区域，例如15x15，在15x15这个搜索区域中的每一个点，计算7x7的窗口与当前滤波点7x7窗口的相似性（使用绝对差和SAD，一般而言，窗口中各点的差值还需要乘以经高斯核生成的权重参数，离中心
深度学习图像去噪
weixin_41202834的博客
03-06 7771
最近几个月的项目中图像噪声一直是我最大的困扰，能够找到一种好并且快的去噪方式对于项目的进度与最终效果都起着关键的作用。最近几年深度学习去噪也是一个热门的方向，有着许多显著的研...
图像去噪-基于Swin-Transformer+UNet实现的图像去噪算法-效果佳-附项目源码-优质项目实战.zip
最新发布
10-20
图像去噪技术作为图像处理领域的重要分支，其研究目标是尽可能地从受损图像中移除噪声，恢复出质量较高的图像。近年来，深度学习技术的兴起为图像去噪带来了全新的解决方案，使得去噪效果有了显著的提升。在此背景下...
BM4D_v2p3.zip_去噪_图像 去噪_图像去噪 matlab_图像去噪matlab_彩色图像去噪
07-14
本资源“BM4D_v2p3.zip”提供了一个针对图像去噪的解决方案，特别强调了对彩色图像的处理。下面我们将详细探讨图像去噪的原理、BM4D算法以及其在MATLAB环境中的应用。 一、图像去噪基础知识 图像去噪通常涉及滤波...
图像去噪基于维纳滤波实现图像去噪发matlab代码
06-17
图像去噪是数字图像处理中的一个关键步骤，其目的是消除图像中的噪声，提高图像质量，以便于后续的分析和识别。在本资源中，我们关注的是使用维纳滤波器来实现这一目标，这是一种在MATLAB 2019a环境中实现的方法。...
基于MATLAB实现传统图像去噪算法和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法.zip
09-12
本项目“基于MATLAB实现传统图像去噪算法和基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法”深入探讨了两种不同的去噪方法：传统的图像去噪算法和深度学习的DnCNN（Deep Convolutional Neural Network for Image ...
PyTorch实现的图像恢复/去噪工具箱-python
06-18
PyTorch实现的图像恢复/去噪工具箱。 DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的训练和测试代码 DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN、IMDN Kai Zhang 计算机视觉实验室，瑞士苏黎世联邦理工学院新闻：USRNet (CVPR 2020) 的训练和测试代码将被添加。 训练方法原文链接 main_train_dncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_fdncnn.py https://github.com/cszn/DnCNN main_train_ffdnet.py https://github.com/cszn/FFDNet main_train_srmd.py https ://github.com/cszn/SRMD main_train_dpsr.py https://github.com/cszn/DPSR main_train_msrresnet_psnr.py https://github.com/xinnta
PyTorch图像恢复/去噪工具箱.zip
12-16
图像还原工具箱（PyTorch）。 DnCNN，FFDNet，SRMD，DPSR，MSRResNet，ESRGAN，IMDN的培训和测试代码 【PyTorch图像恢复/去噪工具箱】’KAIR - Image Restoration Toolbox (PyTorch). Training and testing codes for DnCNN, FFDNet, SRMD, DPSR, MSRResNet, ESRGAN, IMDN'
基于深度卷积神经网络图像去噪算法
04-28
用DnCNN网络进行图像去噪。网络中主要使用了批量归一化和ReLU
【深度学习】计算机视觉（15）——图像去噪
RK_Dangerous的博客
09-24 4135
是在系列文章的基础上，再次针对深度学习（尤其是图像去噪方面）的基础知识有更深入学习和巩固。
【模糊分割】基于matlab改进的gath-geva聚类多变量时间序列模糊分割【含Matlab源码 4255期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
04-11 676
改进的gath-geva聚类多变量时间序列模糊分割 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
深度学习图像去噪综述
weixin_40593658的博客
09-23 1万+
深度学习图像去噪综述1 背景与动机2 深度学习在图像去噪中的应用2.1外加白噪声去噪（additive white noisy-image denoising）2.1.1CNN/NN for AWNI denoising2.1.2 CNN/NN and common feature extraction methods for AWNI denoising2.1.3 Combination of the optimization method and CNN/NN for AWNI denoising 原文
毕业设计-基于深度学习的图像去噪方法研究
Hai_Lang_IT的博客
12-25 6543
毕业设计-基于深度学习的图像去噪方法研究：图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声，从而恢复出清晰图像的一种技术，是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展，深度学习在图像去噪领域得到广泛应用，成为处理图像去噪的有效解决方法。图像的去噪研究是计算机视觉领域的重要组成部分。近年来，基于深度学习（Deep Learning）的去噪方法被成功应用于合成噪声，但对真实噪声的泛化性能较差。 真实噪声是指由拍照设备在照明条件差、相机抖动、物体运动、空间像素不对准、颜色亮度不匹配等情况下获取的图像中存在的噪声
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