构建能同时兼顾图像平滑去噪与边缘保留的自适应全变分模型

这个简单的脚本验证了各种图像去噪方法的按块收缩的想法。 只要噪声图像被加性高斯噪声破坏，该脚本方法就适用于改进初始估计，即去噪图像。 演示代码展示了基于 MATLAB 内置的三种图像去噪方法的改进，即移动平均滤波器、中值滤波器和二维维纳滤波器。

好用的去噪声代码matlab 带对抗训练的深度卷积神经网络用于数字化胸部断层合成图像降噪 该存储库适用于以下论文： M. Gao，JA Fessler和H.-P. Chan，“具有对抗训练的深层卷积神经网络对数字化乳房断层合成图像进行降噪”， IEEE医学影像交易，2021年。DOI：。 数据 训练数据是使用模拟软件准备的。 乳房幻影是由产生的。 我们使用来自GE的基于Matlab的私有CatSim来模拟GE Pristina DBT系统。 尽管最近开放了一个开源，但它并未包含所有模块。 作为一种替代方法，可以在VICTRE软件包中使用以生成PV。 我们使用自己的SART算法和重构DBT。 如果您没有可用的侦察算法，则可以尝试使用VICTRE软件包中的FBP算法。 代码 要求 Python 2.7，TensorFlow 1.4.1。 训练 培训代码是根据以下存储库开发的，在开发培训代码时，您可能会发现它们很有用：，。 部署方式 要部署降噪器，请运行： python deploy_dngan.py 我们提供了5片重建的VICTRE幻影DBT映像（异型，带有某些MC）作为测试部署代码的示例

本论文概述了DFT离散傅立叶变换在图像去噪中的作用，与空域中的去噪方法进行了比较，并且进行了MATLAB的仿真，讨论了频域中去噪优于空域去噪的原因。

有关MATLAB编程下的图象去噪处理，均值滤波，中值滤波，Sigma平滑滤波器，K近邻(KNN)平滑滤波分别对高斯噪声图像和椒盐噪声图像进行噪声抑制。

基于python的图像处理之图像去噪的各种算法实现，还设计了UI界面

结合NSST和快速非局部均值滤波的图像去噪

jpeg压缩的matlab代码神经网络 该存储库包含用于实施论文的代码-。 这是课程项目的一部分。 介绍 在过去的十年中，卷积神经网络在处理各种低级视觉任务方面显示出巨大的成功。 图像去噪是计算机视觉中这种长期存在的问题。 图像去噪的目的是从噪声图像y = x + v中恢复干净图像x 。 假设v是加性高斯白噪声（AWGN）。 通常，图像去噪方法可分为两大类-基于模型的方法和基于判别学习的方法。 诸如BM3D和WNNM之类的基于模型的方法可以灵活地处理各种噪声水平下的降噪问题，但是它们的执行非常耗时，并且需要对先验进行建模。 为了克服这些缺点，已经开发出判别方法。 我们实现的论文是-超越高斯去噪器：Kai Zhang等人研究的深度CNN用于图像去噪的残差学习。 我们将此称为基础论文。 提出的去噪卷积神经网络称为DnCNN。 不是直接输出干净图像x' ，而是训练模型来预测残留图像x' ，即残留噪声图像和潜在干净图像之间的差异。 批量归一化技术进一步提高并稳定了DnCNN的训练性能。 当v是地面真实高分辨率图像与低分辨率图像的三次三次向上映射版本之间的差时，可以将图像退化模型转换为单个图像超

通过深度学习增强的视网膜光学相干断层扫描图像论文，pdf格式

针对双边滤波器灰度相似权函数易受噪声影响且在图像细节区域滤波存在盲目性的问题，提出一种新的图像三边滤波器用以过滤高斯噪声。通过局部结构张量奇异值分解估计图像的几何结构信息， 获得能够刻画图像内容差异的特征信息。在此基础上，设计基于图像特征分类的灰度相似权函数，同时通过引入结构相似权的方式将鲁棒的特征信息耦合到双边滤波器框架下，以保持更多的图像细节。利用三边加权提供更可靠的像素相似性度量方式，并采用局部自适应滤波参数选取方法进一步提高算法的滤波性能。实验结果表明，该滤波器在去除噪声的同时能够较好地保持图像的边缘、纹理等结构信息。