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

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针对现有声呐图像去噪方法“保边去噪”能力不足的问题,提出了一种结合非线性滤波器的形态小波域声呐图 像去噪方法。首先,在形态小波完备重构条件下构建了二维形态中点小波。其次,对形态中点小波的细节分析算子进行多 重化处理,对信号分析算子采用取中值的更新提升方案提升,并且为克服形态小波的“块状效应”,将图像的平均处理方 法应用在形态中点小波去噪过程中。最后,在不同背景下进行多方面的仿真对比实验,实验数据显示形态中点小波的各 项评估指标优于现有的小波去噪方法,验证了所提方法的可行性、有效性和可靠性。

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卷积神经网络代码Matlab 人工神经网络 使用空间光谱深度残差卷积神经网络（HSID-CNN）的用于高光谱图像降噪的Matlab演示代码，IEEE TGRS，2019。 By Qiang Zhang (whuqzhang@gmail.com) Wuhan University, China. 如果您在工作中使用/适应我们的代码（作为独立工具或任何算法的组成部分），请引用我们的论文。 Q. Yuan，Q. Zhang，J。Li，H。Shen和L. Zhang ，“使用空间光谱深度残差卷积神经网络进行高光谱图像降噪”， IEEE地理科学与遥感学报，第1卷。 57号2，第1205-1218页，2019年。 @ARTICLE{yuan2019, author={Q. {Yuan} and Q. {Zhang} and J. {Li} and H. {Shen} and L. {Zhang}}, journal={IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.}, title={Hyperspectral Image Denoising Employing a Spatial

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