基于深度学习卷积神经网络的图像去噪算法研究。该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 评价指标 图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码做了一些小的修改。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪，在运行过程中能看到去噪前和去噪后的图像对比，感兴趣的朋友可以自己将图像保存下来观察。 五种算法分别在五个不同的目录中，所以你只需要进行对应的目录，运行代码即可。

神经网络图像分类代码（可直接运行）

神经网络图像识别技术与实现.doc

BP神经网络图像分割源代码，可直接下载运行。希望对大家有帮助。(BP neural network image segmentation source code can be downloaded directly. I hope it will help you.)

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数字图像处理matlab代码，大量实例，涉及数字图像处理算法

基于深度学习的bP神经网络 进行图像分类 的代码实例