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。

在压缩感知当中，首先进行的是稀疏表示，需要对图像进行去噪

matlab中批量导入图像代码 消息： 最先进的降噪性能 可用于即插即用的图像恢复 -18/12/2019 I recommend to use the PyTorch code for training and testing. The model parameters of MatConvnet and PyTorch are same. 合并批量归一化（PyTorch） import torch import torch . nn as nn def merge_bn ( model ): ''' merge all 'Conv+BN' (or 'TConv+BN') into 'Conv' (or 'TConv') based on https://github.com/pytorch/pytorch/pull/901 by Kai Zhang (cskaizhang@gmail.com) https://github.com/cszn/DnCNN 01/01/2019 ''' prev_m = None for k , m in list ( model . named_ch

模糊C均值聚类算法（FCM）广泛用于彩色图像分割，但该算法存在需要预先指定聚类数目、计算量大、耗时长且易陷入局部最优等缺点。提出一种自适应快速模糊C均值彩色图像分割方法，该方法首先运用蚁群算法，自动获取初始聚类中心和聚类数目，然后使用基于梯度的分水岭算法对原始彩色图像进行预分割，得到一系列由色彩特征空间具有一致性的点构成的子集，最后对这些子集的中心进行模糊聚类。实验结果表明：由于子集数量远小于原始图像像素数目，使聚类样本数量显著减少，大大提高了聚类速度，同时在聚类中以特征距离代替欧式距离，增强了算法的鲁棒性。

基于狮群优化算法的自适应图像去噪技术

matlab开发-pureletforpoisson图像去噪。这是一个纯let的实现，最近提出用于泊松图像去噪。

现成代码、加入图片即可。

杜比 ICPR 2020 Jae Woong Soh和Nam Ik Cho [纸] 环境环境 Ubuntu 18.04 （> = 1.8） CUDA 11.2和cuDNN Python 3.7 抽象的 由于图像采集过程中不可避免的噪声破坏，图像降噪是许多图像处理和计算机视觉任务的重要组成部分。 传统上，许多研究人员在贝叶斯视角下根据图像属性和统计数据对图像先验信号进行降噪研究。 近年来，深度卷积神经网络（CNN）通过合并大规模合成数据集，在图像去噪中显示出了巨大的成功。 但是，它们都有优点和缺点。 尽管深层CNN强大，可以用已知的统计数据消除噪声，但它们往往缺乏针对盲目和现实噪声的灵活性和实用性。 而且，他们不能轻易采用显式先验。 另一方面，传统的非学习方法可能涉及显式的图像先验，但它们需要大量的计算时间，并且无法利用大规模的外部数据集。 在本文中，我们提出了一种基于CNN的方

Forst滤波器的实现，图像去噪效果比较好哦，特别要结合小波进行图像处理方面的应用，应用广泛

使用偏微分方程PDE进行图像去噪的matlab代码集合-calc_lam.m 希望对大家有帮助