使用opencv对含有高斯噪声的图像进行去噪处理，得到去噪之后的清晰图像。

现在很理想的图像去噪方法

整理了各种资料，结合最优化课程上的内容（范数，泛函，ADMM，对偶，图像去噪）写下这篇文章，请指教

去噪声代码matlab 神经网络 该代码与以下文章相关联： 凉子亮子（Ryo Abiko）和池原正明（Masaaki Ikehara）。 “通过单个CNN对混合的高斯脉冲噪声进行盲去噪。” ICASSP 2019-2019 IEEE声学，语音和信号处理国际会议（ICASSP）。 IEEE，2019年。 嘈杂的影像 去噪图像 地面真相图 要求 MATLAB（<R2019a） 用法 运行demo.m 如果有GPU，MATLAB将自动在GPU上运行代码。 要选择GPU，请在运行演示文件之前运行gpuDevice(number) 。 引文 如果使用此代码，请引用本文。 @inproceedings{abiko2019blind, title={Blind Denoising of Mixed Gaussian-impulse Noise by Single CNN}, author={Abiko, Ryo and Ikehara, Masaaki}, booktitle={ICASSP 2019-2019 IEEE International Conference on Acoustics,

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。

有关代码方法的详细信息，请参阅相应的论文“ Yue Wu，Brian Tracey，Premkumar Natarajan，Joseph P. Noonan：用于非本地均值图像降噪的James-Stein类型中心像素权重。 20(4): 411-414 (2013)" http://dx.doi.org/10.1109/LSP.2013.2247755

基于图像去噪的混合噪声滤波算法，可以有效地消除图像的混合噪音

田春伟，徐永，李作勇，左望萌，费伦和刘宏的Atent-guided CNN for图像降噪（ADNet）由神经网络（IF：5.535）于2020年发布（ ），并由Pytorch实现。 这篇论文被推到了Nueral Networks的主页上。 此外，微信公众号还在和 。 本文是第一篇通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪的论文。 抽象 深度卷积神经网络（CNN）在低级计算机视觉中引起了相当大的兴趣。 研究通常致力于通过非常深的CNN来提高性能。 但是，随着深度的增加，浅层对深层的影响会减弱。 受这一事实的启发，我们提出了一种注意力导向的去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块（SB），特征增强块（FEB），注意块（AB）和重构块（RB）图像降噪。 具体而言，SB通过使用膨胀的和普通的卷积来去除噪声，从而在性能和效率之间进行权衡。 FEB通过很长的路途整合了全球和局部特征信息，以增强去噪

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

小波变换去噪，软阈值和硬阈值，以及设计的阈值函数来去噪，毕业设计全套。