该包通过混合自适应提供了自适应图像去噪算法的实现。 所提出的方法 [1, 2] 采用从通用外部数据库中学习到的通用先验，并将其适应噪声图像以生成特定先验，然后将其用于 MAP 去噪。 所提出的算法是严格推导出来的从贝叶斯超先验的角度来看，并进一步简化以降低计算复杂度。 要对去噪性能进行整体评估，请运行演示文件：“demo.m”。 如需更多信息和引文，请参阅： [1] E. Luo、SH Chan 和 TQ Nguyen，“通过混合自适应进行自适应图像去噪”，IEEE Trans。 图像处理。 2016 年。 [2] SH Chan、E. Luo 和 TQ Nguyen，“基于 EM 适应的自适应补丁图像去噪”，Proc。 IEEE 全球会议信号信息处理。 （GlobalSIP'15），2015 年 12 月。

翻译文献 tvreg v2: Variational Imaging Methods for Denoising,Deconvolution, Inpainting, and Segmentation tvreg v2：用于去噪、反卷积、修复和分割的变分成像方法

随机森林图像matlab代码denoising-metrics_CVC2019 CVC2019论文的一个实现：Si Lu，使用MATLAB的“无参考图像降噪质量评估”（） 参考 司璐，“无参考图像降噪质量评估”。 计算机视觉会议，CVC 2019，拉斯维加斯。 执照 仅用于学术用途。 保留本文作者的所有权利。 如果您有任何疑问，意见或建议，请通过或与Si Lu联系。 如果您使用这段代码，请引用我们的论文。 设置 编译：在文件夹核心中，运行 mex srMex.cpp 预先训练的模型（需要进行降噪质量评估。）：访问以下载具有完整的预先训练的随机森林模型的代码。 演示版 usage: demo 图像去噪质量评估 usage: [score,psnr] = denoisingMetrics(noisyImgName, denoisedImgName, cleanImgName); input arguments: noisyImgName: the name of the noisy image to be denoised denoisedImgName: the name of the

An Efficient SVD-Based Method for Image Denoising 代码

信噪比matlab代码详解基于AFD的ECG去噪 该存储库包含基于AFD的ECG去噪的关键功能。 引入了基于AFD的ECG去噪。 这些代码由MATLAB实现。 使用这些代码时，请引用。 许可证如下。 AFD根据其能量分布分解信号，从而使该算法适用于分离具有重叠频率范围但能量分布不同的纯ECG信号和噪声。 根据噪声信号的估计信噪比（SNR），计算AFD中迭代分解过程的停止标准。 AFD的详细程序可以在中找到。 伪码 心电图增强性能

去噪声代码matlab QAB去噪 使用量子自适应变换的信号和图像去噪。 敬启者， 该软件包包括该论文的MATLAB代码： Sayantan Dutta，Adrian Basarab，Bertrand Georgeot和DenisKouamé。 “基于量子力学的信号和图像表示：在去噪中的应用。” arXiv预印本arXiv：2004.01078（2020）。 Sayantan Dutta编写的MATLAB代码电子邮件：和 该脚本显示了使用Quantum自适应基础（QAB）调用信号和图像的去噪算法的示例。 注意：代码没有得到很好的优化，它占用了大量内存，并且需要几分钟才能生成结果。 如果要对大小为512 x 512的图像（例如经典的Lena图像）进行降噪，请确保您的计算机至少有16 GB的RAM。 如有任何疑问，请随时通过电子邮件地址与我联系。 干杯， 萨扬丹·杜塔（Sayantan Dutta） 2020年11月11日

hsi matlab代码该存储库包含在以下方面提出的高光谱图像降噪算法： Dantas CF，Cohen JE和Gribonval R.“使用字典学习进行高光谱图像降噪”。 WHISPERS 2019，荷兰阿姆斯特丹。 （位于：） 所提出的技术结合了低等级和稀疏性（通过词典学习）。 用法示例 要运行的主要脚本是“ DL_HSI_denoise.m”。 假设将图像放置在matlab变量“ imnoise”（3D数组）中，然后运行以下代码： [imout，exec_times] = DL_HSI_denoise（imnoise）; 其中“ imout”包含最终去噪图像，“ exec_times”包含执行时间。 文件列表和描述 DL_HSI_denoise.m：主脚本。 输入嘈杂的HSI并输出其去噪版本。 脚本层次结构：DL_HSI_denoise.m-> image_denoise_lr.m-> HO_SuKro_DL_ALS.m-> DictUpdateALS2.m 核/ image_denoise_lr.m：去噪方法的稀疏阶段（使用字典学习）。 HO_SuKro_DL_ALS.m：默认

关于代码 这是“ Zhao，C.，Zhang，J.，Ma，S.，Fan，X.，Zhang，Y.，＆Gao，W.（2017）。”的matlab实现。表示和量化约束优先。IEEE视频技术电路和系统交易，第27（10），2057-2071页。” 用法 只需运行文件Demo_SSRQC_Deblocking.m 。 引用这项工作 如果使用此代码，请引用以下论文。 @article{zhao2017reducing, title={Reducing image compression artifacts by structural sparse representation and quantization constraint prior}, author={Zhao, Chen and Zhang, Jian and Ma, Siwei and Fan, Xiaopeng and

gn算法matlab代码自述文件 本自述文件记录了运行测试的必要步骤。 这个仓库是做什么用的？ 结合3D非局部均值和LBP-TOP（三个正交平面上的局部二进制模式）的新降噪方法 代码版本：0.01-alpha 依存关系 Python 2.7 OpenCV（适用于Python） NumPy 科学 scikit图像 bob.ip.base（来自库）。 另请参阅 实验内容 文件runNonLocalMeans使用用户参数运行筛选过程： -in或--input ：输入带有输入图像的PATH（带有噪声） -out或--output ：输入PATH以保存输出图像（去噪） -ori或--originals ：输入带有原始图像的PATH（无噪声） -H或--filterStrength ：输入参数H（过滤强度） -p或--patch ：输入补丁的大小（居中体素的邻域大小） -w或--window ：输入搜索窗口的大小（居中像素的窗口大小） -msb或--MSBValue ：最高有效位的值 -seq或--sequence ：测试的序列名称（例如seq1） -f或--folder ：输入带有数据库的PAT

DnCNN-张量流 TIP2017论文的张量流执行器， 模型架构 结果 BSD68平均结果 BSD68数据集上不同方法的平均PSNR（dB）结果。 噪音等级 BM3D 无线网络 锁相环 MLP 脑脊液 TNRD 神经网络 神经网络 DnCNN-张量流 25 28.57 28.83 28.68 28.96 28.74 28.92 29.23 29.16 29.17 Set12平均结果 噪音等级 神经网络 DnCNN-张量流 25 30.44 30.38 要求 tensorflow >= 1.4 numpy opencv 数据集 我使用BDS500数据集进行训练