基于 Matlab 的 BdCNN 图像去噪

基于 Matlab 的 BdCNN 图像去噪

图像去噪是数字图像处理的重要分支之一。在数字图像处理中，由于传感器噪声或其他因素引起的扰动会导致图像质量下降。因此，图像去噪是预处理图像以提高后续处理准确性和稳健性的重要步骤之一。本文将介绍使用 BdCNN（白噪声下的深度卷积神经网络）进行图像去噪的方法，并提供相应的源代码实现。

BdCNN 简介

BdCNN 是一种基于深度卷积神经网络的图像去噪方法。与传统的基于小波变换和局部均值滤波的方法相比，BdCNN 方法可以更好地去除图像噪声，同时保留更多的细节信息。BdCNN 方法可以用于各种类型的图像去噪问题，例如 Gaussian 噪声、椒盐噪声和泊松噪声等。

BdCNN 方法的核心是基于深度卷积神经网络的端到端学习。通过构建带有多个隐藏层的卷积神经网络，该方法能够自动地从训练数据中学习到图像去噪的模型参数。在测试期间，只需要将待处理的图像输入到该模型中，就能够得到去噪后的图像。

BdCNN 算法的流程如下：

1.收集训练数据集：使用模拟器或真实场景采集一组带有噪声的图像作为训练数据集。

2.构建深度卷积神经网络：设计一个具有多个隐藏层的卷积神经网络，并使用训练数据集对其进行训练。

3.在测试期间应用：将要去噪的图像输入到已训练好的模型中，输出一个去噪的图像。实现方法如下：

% 第一步：读取一幅带有噪声的图像