BM3D:基于神经网络和经典算法BM3D的图像处理-源码

BM3D 基于神经网络的图像处理。 BM3D-Net：用于变换域协作过滤的卷积神经网络 去噪后，在图像处理中获得丰富的图像质量是必不可少的。 将BM3D算法展开为卷积神经网络结构，并具有“提取”和“聚合”层，以对BM3D中的块匹配阶段建模。 该网络适用于三个去噪任务：1-灰度图像去噪。 2色图像降噪。 3深度图去噪。 图像去噪是图像分析中的预处理步骤。 图像去噪大致分为传统方法和基于学习的方法。 传统方法：空间滤波方法基于小波变换的收缩函数法。 基于学习的方法：基于自然图像先验的方法字典学习空间编码深度学习 网络将BM3D的计算过程扩展到了可学习的CNN。 BM3D-Net 5层提取层卷积层非线性变换层卷积层聚集层 运行软件的过程 打开matlab 2016a或更高版本打开项目目录运行file-to-run.m文件以开始.m文件自动加载所需的文件和目录，选择培训比较和最终结果选项