动态随机共振（DSR）是一种用于增强暗和低对比度图像的独特技术。 噪声对于基于DSR的图像增强来说是必需的，并且噪声水平会与亮度同时增大，这会大大降低增强图像的感知质量，并且还会增加后续降噪的难度，因为去除高水平的噪声通常会导致严重的噪声损失。图片细节。 本文提出在增强过程中逐步消除噪声，而不是在增强过程完成后消除噪声。我们首先在变分框架中重写了基于传统偏微分方程（PDE）的DSR模型，然后提出一种用于图像增强的新颖的总变化正则化（TV）DSR方法。 从理论上证明了TV正则化DSR模型解的存在性和唯一性。 此外，我们分别在变体框架和PDE框架中推广了电视正则化DSR模型，因此我们可以将更多现有的去噪方法纳入我们的方法中。 数值比较表明，所提出的技术在对比度和亮度增强以及噪声抑制方面具有显着的性能，因此可以获得具有良好感知质量的增强图像。

《Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries》文章matlab代码实现

多阶段渐进式图像恢复（CVPR 2021） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 摘要：图像恢复任务要求在恢复图像时在空间细节和高级上下文信息之间达成复杂的平衡。 在本文中，我们提出了一种新颖的协同设计，可以最佳地平衡这些相互竞争的目标。 我们的主要建议是一个多阶段体系结构，该体系结构逐步学习降级输入的恢复功能，从而将整个恢复过程分解为更易于管理的步骤。 具体来说，我们的模型首先使用编码器-解码器体系结构学习上下文相关的功能，然后将它们与保留本地信息的高分辨率分支相结合。 在每个阶段，我们都会介绍一种新颖的每像素自适应设计，该设计利用现场监督的注意力来重新加权局部特征。 这种多阶段体系结构中的关键要素是不同阶段之间的信息交换。 为此，我们提出了一种两方面的方法，其中不仅从早期到后期顺序地交换信息，而且还存在特征处理块之间的横向连接，以避免任何信息丢失。 由

快速 NLM 方法基于积分图像，并在 Darbon 的论文中进行了描述。 一般来说，这种快速实现比经典的 NLM 方法快 10 倍以上。

MATLAB小波软硬阈值去噪代码图像去噪 本项目对5级AWGN（加性高斯白噪声）失真的自然和合成图像应用不同的图像降噪方法，并就数量和质量方面不同方法的结果进行比较评估。 程序用法 在Matlab的“代码”文件夹中打开“ Test.m”脚本。 运行“ Test.m”脚本。 参数设定 对于小波方法，将同时测试硬过滤器和软过滤器。 在将小波与其他方法进行比较时，我们选择Biorthogonal 3.5作为小波滤波器。 DWT级别设置为3。 对于BM3D，sigma值设置为25。 对于空间过滤器，内核大小设置为5x5。 对于逆谐波均值滤波器，正和负Q参数分别设置为1.5和-1.5。 评估指标 对于定量分析，评估指标包括著名的PSNR以及Nikolay Ponomarenko等提出的PSNR-HVS-M。消费电子产品的视频处理和质量指标VPQM-07，美国亚利桑那州斯科茨代尔，2007年1月25日至26日，第4页）。 对于定性分析，我们在视觉上观察降噪后的图像，以便对其视觉质量进行主观评估。 定量评估结果 测试了10种降噪方法，其定量结果如下所示： 方法 自然影像PSNR 自然影像PSNR-H

这是论文“Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising”的测试演示。 有两种模型，包括高斯去噪的特定/盲模型和高斯去噪的单一模型、单图像超分辨率（SISR）和JPEG图像去块。

各种基于扩散的图像过滤方法： 1. 使用热方程的线性扩散滤波 - 使用隐式和显式欧拉方法求解。 2.边缘增强线性各向异性扩散过滤。 3.边缘增强非线性各向异性扩散过滤。 包括测试图像的数据文件。 每个文件都是一个实现上述方法之一的脚本。 阅读评论了解详情。 版权所有 (c) Ritwik Ku​​mar，哈佛大学 2010 www.seas.harvard.edu/~rkkumar

使用MRF和ICM进行图像降噪 该存储库包含执行非常短但功能强大的算法以实现能量最小化的功能。 这种算法称为迭代条件模式的ICM，它是迭代的和确定性的。 它在每个阶段修改图形所有位置的值。 我们在这里使用它进行图像去噪，其中我们将图像x视为随机场X的实现。

BLS-GSM代表“Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture(贝叶斯最小二乘-高斯尺度混合模型)”。 这个工具箱实现了该篇论文中介绍的算法： J Portilla, V Strela, M Wainwright, E P Simoncelli, Image Denoising using Scale Mixtures of Gaussians in the Wavelet Domain, IEEE Transactions on Image Processing. vol 12, no. 11, pp. 1338-1351, November 2003 这个工具箱进行图像去噪时，假定噪声类型为高斯噪声并且我们知道它的功率谱密度（不需要是白色的）。

Log-Gabor-Filter：对数-Gabor过滤器