图像去噪是图像处理中的基本问题, 目标是从含噪 的观测图像估计出理想图像, 通常这是一个不适定的反 问题, 大量文献对该问题进行了深入的研究, 不过主要 针对的是加性高斯白噪声, 然而在光量子计数成像系统 中, 如 CCD 固态光电检测器阵列、天文成像、计算 X 射 线成像(CR) 、荧光共焦显微成像等等, 获取的图像往往 受到量子噪声的污染, 量子噪声服从泊松分布的统计法 则, 并非加性噪声, 且噪声强度与方差是信号依赖的, 统 计上, 亮度大的像素受到更多的干扰, 因此去除泊松噪 声是一个困难的任务.

本论文提出了3D 基于空域和时域混合去除噪声的演算法，此算法包含了2D 的自适应可调式参数分频降噪算法以及3D 混合降噪算法。2D 的可 调式参数降噪算法主要利用时间域为频域中所有频域叠加的原理，以及在各分频中噪声模型统计，达到自适应各频段降噪的结果。

视频图像去噪算法概述.doc

针对图像去噪过程中存在边缘保持与噪声抑制之间的矛盾,提出了一种基于变指数的片相似性扩散图像降噪算法。算法基于变指数的自适应降噪模型,引入片相似性的思想,构造出新的边缘检测算子和扩散系数函数。传统的各项异性扩散图像降噪算法利用单个像素点的灰度相似性(或梯度信息)检测边缘,不能很好地保持图像的弱边缘和纹理信息。而所提算法利用邻域像素的灰度相似性,可以在滤除图像噪声的同时,保持更多的细节信息。仿真结果表明,与其他传统的基于偏微分方程(PDE)的图像降噪算法相比,该算法将信噪比(SNR)和峰值信噪比(PSNR)提高至16.602480 dB和31.284672 dB,具有良好的抗噪性;同时视觉效果较好,保持了更多的弱边缘和纹理等细节特征,在噪声抑制与边缘保持之间取得了较好的权衡。

《MATLAB基于小波变换的语音信号去噪算法改进》音频

matlab生成维纳过程代码BM3D去噪 该项目是基于OpenCV库的最新BM3D（块匹配和3D滤波）图像去噪算法的C ++实现。 ##（1）。 项目配置 该项目在Microsoft Visual C ++ 2015 Express和OpenCV 2.2.0中实现。 成功安装VC2015和OpenCV 2.2之后，BCDenoising解决方案应设置必要的文件，包括lib目录和可靠的lib文件。 例如，OpenCV2.2安装在“ C：\ OpenCV2.2。”中。 CMake使用Visual C ++ 2015在“ C：\ OpenCV2.2 \ VS2015 \”中生成一个动态的opencv解决方案。 所有设置都保存在当前解决方案中。 请更改它们以更正OpenCV目录。 转到文件夹“ \ BCDenoising \”。 使用Visual C ++ 2015（或其他VC ++版本）打开“ BCDenoising.sln”，并将其设置为发布模式。 在“解决方案资源管理器”窗口中，右键单击BCDenoising，然后打开属性页。 在“配置属性-> C / C ++->常规”中，输入“ C：

用于去噪方法的简单易读的代码。

为了有效地去除视频序列中的噪声,提高视频图像质量,提出了一种基于运动估计的视频降噪算法。该算法在由视频序列中的当前帧和前后多帧图像构建的图像层中,通过运动估计技术,沿着物体的运动轨迹进行时域帧间滤波。实验结果显示,本文提出的算法充分利用了视频序列的时域信息,可以有效去除视频序列中的噪声,同时可以很好地保持视频图像的细节。

Deep KSVD Denoising——融合KSVD传统算法和深度学习的去噪算法实现，使用pytorch（拥有详细的代码注释）

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