该压缩包含基于偏微分方程（PDE）的数字图像降噪的代码及一份课程设计的报告文档，代码功能完整可用，报告格式较规范。本设计主要针对数字图像处理的一个重要分支数字图像复原作为主要研究对象。对于一幅给定的模糊或含噪的图像，用图像增强或图像复原技术，改善图像质量。本文采用的核心算法是基于偏微分方程的图像处理方法，该方法的基本思想是，在图像的连续数学模型上，按照某一规定的偏微分方程发生变化，最终的解就是处理结果。并给出处理后的评价一幅图像压缩后和原图像相比质量的好坏的峰值信噪比（PSNR）指标作为参考指标。最后，在理论解析的基础上，运用MATLAB工具实现对算法的仿真运算，得出图像复原的仿真效果，验证算法的可行性及有效性。

小波降噪软硬阈值和改进阈值的代码，代码可直接运行，有中文注释，层次清晰，都看的懂，运行结果为噪声图像，软阈值硬阈值改进阈值三种做法的SNR,RMSE,以及对应的去噪后图像

WNNM_CVPR2014-加权核规范最小化在图像去噪中的应用的matlab源码

提出了一种基于低秩矩阵逼近（LRMA）和加权核范数最小化（WNNM）正则化的去噪算法，以消除磁共振图像的Rician噪声。 该技术将来自嘈杂的3D MR数据的相似的非局部立方块简单地分组到一个补丁矩阵中，每个块按字典顺序矢量化为一列，计算该矩阵的奇异值分解（SVD），然后是LRMA的闭式解通过用不同的阈值硬阈值不同的奇异值来实现。 去噪块是从低秩矩阵的此估计中获得的，整个无噪声MR数据的最终估计是通过聚合所有彼此重叠的去噪示例块来建立的。 为了进一步提高WNNM算法的去噪性能，我们首先在两次迭代的正则化框架中实现了上述去噪过程，然后利用基于单像素补丁的简单非局部均值（NLM）滤波器来降低WNNM算法的去噪强度。均匀面积。 所提出的降噪算法与相关的最新技术进行了比较，并在合成和真实3D MR数据上产生了非常有竞争力的结果。

unity语音聊天，配合网络函数可实现简单的语音通话。降噪是自己封装的WebRtc的算法，项目中打包了windows和android库，附上源码有需要其他平台的可以自己打包。

在MNIST数据集上利用自编码器实现了图像降噪，具体包括： 环境：Tensorflow 2.0-GPU + Win10 + Anaconda 1. 使用卷积自编码器进行图像降噪 2. 测试自编码器的自适应降噪能力 3. 计算重建图像和原始图像的PSNR 4. 对卷积核，通道进行可视化，分析降噪过程

BM4D，它是对三维图像处理，是医学图像（核磁共振图）的去噪，方法与BM3D一致，不同之处在于，BM3D输入是二维图像，将相似块集合视作整体成为三维集合，因此命名为3D，而BM4D输入是三维图像，得到的相似块应为三维图像，视作整体则空间升至四维，因此命名为4D

由Emmanuel Candès and JustinRomberg等人开发的l1-magic工具箱可以求解七类优化问题，其中(P1)问题即为基追踪，(P2)问题等价于基追踪降噪等

谱减法

维纳滤波降噪