使用opencv对含有高斯噪声的图像进行去噪处理，得到去噪之后的清晰图像。

现在很理想的图像去噪方法

整理了各种资料，结合最优化课程上的内容（范数，泛函，ADMM，对偶，图像去噪）写下这篇文章，请指教

基于图像去噪的混合噪声滤波算法，可以有效地消除图像的混合噪音

田春伟，徐永，李作勇，左望萌，费伦和刘宏的Atent-guided CNN for图像降噪（ADNet）由神经网络（IF：5.535）于2020年发布（ ），并由Pytorch实现。 这篇论文被推到了Nueral Networks的主页上。 此外，微信公众号还在和 。 本文是第一篇通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪的论文。 抽象 深度卷积神经网络（CNN）在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。 研究通常致力于通过非常深的CNN来提高性能。 但是，随着深度的增加，浅层对深层的影响会减弱。 受这一事实的启发，我们提出了一种注意力导向的去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB），特征增强块（FEB），注意块（AB）和重构块（RB）图像降噪。 具体而言，SB通过使用膨胀的和普通的卷积来去除噪声，从而在性能和效率之间进行权衡。 FEB通过很长的路途整合了全球和局部特征信息，以增强去噪

matlab开发-图像去噪的扩散滤波。线性扩散滤波、边缘增强线性和非线性各向异性滤波

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

内含：完整代码和实验报告 通过MTALAB实现小狗图片与天鹅图片的各种噪声滤除，也有图像增强的应用。 非常适用于各学校的数字信号处理大作业。

散斑在OCT图像中既是信息载体，也是一种严重的噪声。针对OCT图像的这一特点，提出一种基于小波变换和维纳滤波相结合的OCT图像去噪方法。通过对OCT图像进行小波分解，得到四个不同频带的子图像，保持低频部分不变，对另外三个高频细节图像进行维纳滤波，将低频子图像和三个滤波后的高频细节子图像进行小波反变换，得到去噪后的图像。实验结果表明小波变换和维纳滤波相结合的方法对OCT图像有比较理想的去噪效果。

本文研究了全变差正则化模型在图像去噪过程中易产生阶梯效应的问题，依据图像的局部结构特利用联合高斯滤波器和边缘检测算子的方法，构建了广义全变差正则化图像去噪模型，获得了在消除噪声的同时能够保留图像边缘细节和纹理信息的结果．实验结果表明，广义全变差正则化模型在平滑噪声的同时能够保留图像的边缘轮廓等细节信息，得到的复原图像在峰值信噪比、平均结构相似度和主观视觉效果方面均有所提高．