深度学习图像降噪资源总结

最新推荐文章于 2025-07-03 11:52:25 发布
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分类专栏： 计算机视觉 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/yzy__zju/article/details/97936698
本文聚焦于图像去噪领域的最新研究动态，特别是关注了真实场景下图像去噪的技术挑战与解决方案。通过分析Arxiv 2019年发表的相关论文，深入探讨了当前图像去噪算法的创新点与未来趋势，特别强调了注意力机制在提升去噪效果中的关键作用。

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从零开始大模型开发与微调：图像降噪：手把手实战第一个深度学习模型
AI天才研究院
08-24 654
从零开始大模型开发与微调：图像降噪：手把手实战第一个深度学习模型 关键词： 图像降噪 深度学习模型开发 微调技术 TensorFlow/Keras框架 Python编程
基于深度学习的图像去噪方法归纳总结
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基于深度学习的图像去噪方法
【深度学习】计算机视觉（15）——图像去噪
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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。
Kinect深度图像去噪技术综述与应用
最新发布
weixin_30951515的博客
07-03 302
htmltable {th, td {th {pre {简介：深度图像去噪对于提升Kinect设备采集的3D数据质量至关重要。该技术旨在去除噪声同时保留结构信息，以增强3D重建、物体识别等应用的精度。深度图像去噪技术包括基于统计的滤波器，如均值和中值滤波器，以及考虑局部几何信息的双边滤波和导向滤波。此外，还有针对深度图像特性设计的算法，例如GMRF模型和基于深度图像先验知识的方法。这些方法通过优化问题求解真实深度与噪声的关系，实现去噪。
图像降噪
海智
08-02 1558
图像降噪的本质是：从图像中去掉无关的信号。 假设噪音性质：平均值为零；则可以对像素点周围像素取平均值。 均值滤波：直接对周围像素取平均值； 注意到，不但对噪音信号进行平均，对要提取的图像信号也进行了平均，这导致了边缘的模糊。 高斯滤波： 为了降低模糊的效果，采用高斯滤波；高斯滤波改变加权的权值，是得原始图像更突出。 中值滤波： 高斯滤波对付幅度比较小的噪声比较
基于深度学习的权重自适应的图像去噪算法matlab实现版本
05-28
这个MATLAB实现版本不仅是一个实用的工具，也是一份学习资源，可以帮助学习者理解深度学习在图像去噪中的应用，以及如何在MATLAB中实现此类算法。对于研究者，它可以作为一个基础，进一步改进或扩展到其他领域。对于...
主流图像降噪算法的总结与深度学习应用
以上内容是对给定文件信息的总结，其中涵盖了标题和描述中提到的知识点，并对“图像降噪”和“深度学习”进行了扩展，同时分析了压缩包子文件名称列表的可能内容。由于文档中未提供具体的压缩包内容，所以未进行详细...
#资源达人分享计划#深度学习图像去模糊成对数据集
08-03
本资源达人分享计划提供了一个专门针对图像去模糊的深度学习图像去模糊成对数据集，旨在帮助研究者和开发者训练和测试他们的深度学习模型。 数据集由两大部分组成：训练集（train）和测试集（test）。训练集包含...
图像降噪Demo
12-28
视频图像处理应用，malab图像图片降噪Demo，可以下载后看一眼。
图像降噪处理
04-30
clc; clear all; I=imread('face1.jpg'); I=imnoise(I,'gaussian',0,0.1);%对图像I加噪 %subplot(211); imshow(I); %I=double(I); .....
matlab卷积神经网络去噪代码-medal:用于深度架构学习的Matlab环境
05-20
matlab卷积神经网络去噪代码
什么是图像降噪
专注于人工智能领域的小何尚
12-01 7055
在计算机图形学中，图像可以由有用信息和噪声组成。后者降低了清晰度。去噪的理想最终产品是清晰的图像，只保留有用的信息。对图像进行降噪时，保留视觉细节和组件（例如边缘、角、纹理和其他清晰结构）也很重要。漫反射——向各个方向反射的散射光；镜面反射或反射——在特定方向反射的照明；和无限光源阴影——阳光、阴影和任何其他可见光源。为了创建最清晰的图像，用户必须按照漫反射和镜面反射信号的方向投射数千条光线。然而，在实时光线追踪中，通常每个像素只使用一条光线甚至更少。
图像降噪综述
保持分享欲
05-16 2387
图像降噪
图像降噪方法
qq_38010858的博客
12-17 2543
1.图像退化函数： h(x,y)表示退化函数，表示加性噪声项。我们假设h是一个同性算子，只处理由噪声引起的退化。 白噪声:噪声的傅里叶谱是常量 2.噪声分类： a.基于产生原因：外部噪声：系统外部干扰以电磁波或经电源串进系统内部引起的噪声(外部电器设备产生的电磁波干扰，天体脉冲干扰)。内部噪声：系统内部电气设备引起的噪声。 b.平稳噪声和非平稳噪声 c.基于统计后的概率密度函数： （1）高斯噪声概率密度函数（PDF）如下： （2）瑞利噪声瑞利分别最常见的用于描述平坦衰落信号接收包..
【图像去噪专题】图像降噪：频域与混合域去噪
浩瀚之水的专栏
07-01 2661
目前存在大量的图像降噪方法，它们的设计通常根据图像的具体噪声类型、噪声水平以及对图像细节保持的要求。空间域、频域去噪作为最基本也最传统的降噪手段，加上各种先验假设和统计信息衍生出了相当多的变种。影像画质中的图像噪声：建模与去噪算法盘点 - 知乎 (zhihu.com)空间域方法在图像原始像素坐标系中直接操作每一个像素点或者其邻域的灰度值，以达到去除噪声的同时尽可能保留图像细节的目的。这些算法通过分析图像中像素与周围像素的关系，根据一定的准则或者假设进行滤波操作，如自相似性、长程相关性。
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