用于图像去噪处理，使用ADM方法图像去噪处理器处理

matlab实用程序，可以用于去噪，代码运行无误，是在2014版本测试的，改进以后可以用来给音频去噪，增强

该函数在评估去噪算法的性能时很有用，例如心电图、脑电图、音频（语音）等。我附上了一个演示脚本，您可以使用它来运行以了解其用途。 如果您对使用此代码有疑问，请与我联系

一种好的图像去噪算法

matlab卷积神经网络去噪代码 1. 项目介绍 1.1 项目的背景 该项目是为了研究基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，是利用DnCNN模型，但是为了比较该算法的效果，另外实现了四种传统的图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D）作为对照组。 1.2 噪声强度和类型 项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。 1.3 评价指标 图像去噪后，如何评估算法去噪效果的好坏呢？项目中采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标。一般来说，PSNR越大，去噪效果越好。SSIM取值为0到1，越接近1，表示效果越好。 2. 数据集介绍 该项目中只是对Set12数据集进行处理，也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分，可以自行添加其他数据集，在代码中修改一下数据集的目录即可。 3. 代码介绍 对于均值滤波、中值滤波、和NLM，MATLAB都已经实现了，所以我们直接调用MATLAB自带的函数就可以。 BM3D和DnCNN的代码都是从别人那儿clone下来，做了一些小的修改。 五种算

在视频图像降噪中，时域滤波比空域滤波在保护视频图像边缘和细节方面更 具优势，但需要借助运动估计来更好地利用时域上的相关性。目前基于运动估计 视频降噪时域滤波算法受运算量的限制较大，容易产生由于匹配块搜索不准确引 起的块效应。 在系统地阐述了视频图像降噪的基本理论与发展现状的基础上，对运动估计 进行了深入学习和探讨，提出了一种基于运动估计的视频图像3D(时空联合)降噪 算法。首先，对当前帧和参考帧进行下采样；然后，在时域上以块为单位对当前 帧进行运动估计，在当前帧的前一帧和后一帧中同时搜索匹配块；对搜索到的匹 配块与当前块进行运动强度检测，通过设计的噪声标准差估计单元、实时确定出 当前帧运动强度检测的阈值，以准确判断块的运动强度；若匹配块运动强度较小， 就对当前块进行时域滤波；若匹配块运动强度过大，就对当前块进行空域滤波， 另外，噪声标准差估计单元测定的噪声标准差也用作空域滤波器的参数。

NLM(非局部均值)是一种降噪算法，其中每个像素的值由该像素周围的像素矩形(一个“中心补丁”)确定，所有像素大小相同的矩形(“搜索补丁”)都位于像素周围的一个相对较大的矩形(“搜索窗口”)中。 然后根据对应的搜索patch到中心patch的距离，对每个“搜索patch”的中心像素进行加权，通过计算搜索窗口中所有像素的加权平均得到输出像素

包含数10种图像去噪算法，维纳滤波、双边滤波、中值滤波、自适应中值滤波、小波三级软阈值去噪、同态滤波、均值滤波、高斯滤波、高通滤波、扩散滤波等

行业分类-电信-利用数字降噪算法来实现对语音信号的降噪处理方法.rar

matlab-点云SOR去噪算法，包含主程序和function