去噪声代码matlab 有限数据光声层析成像的Singram超分辨率和去噪卷积神经网络（SRCN） Python代码：（需要使用Tensorflow作为后端的keras） #Python拟议的深层神经网络的实现以及训练例程：SRCNTrain.py＃用于重新训练网络现有模型的Python代码：SRCNRetrain.py＃用于测试模型的Python代码：SRCNTest.py #MATLAB函数可将噪声添加到PAT正弦图中：addNoise.m #MATLAB代码制作正弦图补丁以创建训练和测试数据集：makePatches.m #MATLAB函数内插singoram（最近内插）：generalTwiceInterpolate.m 此Python和MATLAB代码用作以下工作的一部分：Navchetan Awasthi，Rohit Pardasani，Sandeep Kumar Kalva，Manojit Pramanik和Phaneendra K. Yalavarthy“ Sinogram超分辨率和降噪卷积神经网络（SRCN），用于有限的数据光声断层扫描” 该代码没有任何保证，可以随意

通过简化四元数矩阵奇异值分解对彩色图像进行去噪

电路设计，前后级匹配，使用元件，ADS仿真

图像去噪最简单的网络之一DnCNN之讲解 softmax softmax​ ​关注他 67 人赞同了该文章 关于DNCNN图像去噪网络的简介 DnCNN是图像去噪领域一篇鼻祖类型的文章，本文是关于该文章主要原理的解读。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）顾名思义，就是用于去噪的卷积神经网络。 文章标题：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 如果加载太慢也可以用镜像：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1608.03981.pdf 代码链接： https://github.com/cszn/DnCNN（官方） 或者： https://github.com/SaoYan/DnCNN-PyTorch

基于深度学习的低剂量CT去噪后处理算法研究.doc

针对奇异值分解信号降噪方法中吸引子轨迹矩阵（Hankel矩阵）结构的确定，以及有效奇异值的选择两个关键问题，提出了一种基于遗传算法的奇异值分解信号去噪算法。首先，利用原始信号构造Hankel矩阵，运用遗传算法对矩阵结构进行优化，然后对含噪声信息的矩阵进行奇异值分解，最后通过K-medoids聚类算法确定有效奇异值个数，对有效奇异值和其对应的向量进行奇异值分解反变换，还原原始信号，达到去噪目的。通过仿真实验并与小波包变换、小波变换以及传统快速傅氏变换（FFT）去噪方法相比较，结果表明该算法具有良好的去噪效果。

在压缩成像应用中实现降噪的双阈值技术

摘 要:针对经典全变差正则化模型在去噪时图像边缘易模糊的不足， 在全变差正则化模型与调和去噪模型的基础上构建了一种改进的自适应全变差正则化模型， 并利用旋转不变性更好的梯度模值确定其自适应参数， 降低该自适应正则化模型对噪声的敏感性，以兼顾图像的平滑去噪与边缘保留 数值实验结果表明， 与MARQUINA 的改进全变差正则化模型相比， 自适应全变差正则化模型的复原图像在视觉效果和峰值信噪比上都有显著提高

根据图像块之间的相似性提出了3维块匹配(Block Method of 3-Dimension, BM3D)算法。该方法不仅有较高的信噪比，而且视觉效果也很好，但是时间复杂度相对较高。

BM3D 用于 BM3D 去噪算法的 C 程序 执行示例： 下面描述的执行循环也是由给定的bash脚本example_cycle完成的，可以直接执行，以免把所有的步骤都单独打出来。 执行 Makefile 通过调用“param_gen”生成参数文件示例： ./param_gen ht 11 9 50 25 50 50 0.321 0.101 0.3105 通过调用“noising”生成嘈杂的图像例如： ./noising 50 path/to/source_image.png target/path/ 通过调用“bm3d”执行主程序 示例： ./bm3d path/to/noisy/image.png path/to/params_file.txt 评论： 通过更改参数，执行时间会有很大的不同。 当您选择avg作为收缩类型时，循环所需的时间最短，因为这样将省略 DCT 的计算。