pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法，论文地址为：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下： 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch，平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

针对栈式稀疏去噪自编码器（SSDA）在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性差等问题，提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数，以缓解梯度弥散现象；借助残差学习和批归一化进行联合训练，加快收敛速度；而为克服新模型对噪声普适性差等问题，需要对其进行多通道并行训练，充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重，并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重，从而实现自适应图像去噪。实验结果表明：与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比，所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法，而且能够自适应处理未参与训练的噪声，使其具有更好的普适性。

在散斑去噪过程中保持图像边缘纹理特征,是光学相干层析图像处理技术的难题。散斑去噪过程中的散斑残留和边缘纹理模糊是该难题的主要诱导因素。为解决这一难题,提出一种基于剪切波变换的改进全变分散斑去噪方法。该方法结合剪切波变换和传统全变分模型,对不同图像区域采用针对性的去噪策略,兼顾散斑去噪与纹理保留,提高了光学相干层析图像的噪声抑制效果。对不同生理、病理状态下的视网膜光学相干层析图像进行测试,结果表明:该方法通过采用区域针对性策略改进了噪声抑制能力,通过引入剪切波变换方法提高了边缘纹理保持能力,进而同时实现散斑去除和纹理保留。此外,与其他散斑去噪方法进行对比,验证了该方法的有效性。

对Buades等人提出的非局部均值图像去噪算法进行改进。传统的方法在滤波参数定义上存在缺陷,为了解决这个问题,通过建立噪声方差与滤波系数的关系,提出解决噪声估计的方法。另外,根据小波系数的分布特点,利用GGD模型参数(尺度和形状参数)对系数进行拟合,并用GGD模型参数提出一种有效的噪声方差估计算法。实验结果表明,该噪声方差估计算法不仅能有效地估计噪声方差大小,而且使原有的非局部均值算法具有自适应性。这种自适应的非局部均值算法可以达到近似最优,具有鲁棒性和快速性,且算法精度高。

针对传统图像去噪方法易使图像模糊和丢失边缘信息等问题,根据煤矿井下视频图像光度不均、噪声较大的特点,提出采用基于改进的简化脉冲耦合神经网络对煤矿井下图像进行去噪处理。对简化的脉冲耦合神经网络模型中神经元连接强度β的选取方法进行改进,使β依赖于图像像素灰度值,从而更加有效地去除椒盐噪声;对动态门限的衰减时间常数αE的选取方法进行改进,使αE依赖阈值输出的放大系数vE,减少整个模型的参数,并通过实验选取vE值。实验结果表明,与传统的中值滤波、均值滤波方法相比,基于改进的简化脉冲耦合神经网络的去噪方法不仅有效去除了矿井图像的椒盐噪声,而且很好地保持了图像的边缘等细节特征。

在本文中，我们将深入探讨如何使用LabVIEW（Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench）进行基于声卡的语音实时信号采集，并应用消噪技术MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）和DMFCC（Delta Mel Frequency Cepstral Coefficients）。LabVIEW是一款强大的图形化编程环境，特别适用于科学和工程领域的数据采集、处理和可视化任务。 语音实时信号采集是通过声卡完成的。声卡是计算机硬件，能够捕获声音并将其转换为数字信号。在LabVIEW中，我们可以利用内置的音频I/O功能与声卡进行交互，实现声音的实时录制。这通常涉及设置采样率、位深度和通道数等参数，以确保高质量的数据获取。 接下来，消噪是语音处理中的关键步骤，特别是在噪声环境中。LabVIEW提供了多种滤波器和信号处理算法，例如Wiener滤波、Kalman滤波或者更简单的平均滤波，可以用于消除背景噪音。此外，还可以采用谱减法或自适应滤波技术来进一步提升噪声抑制效果。 MFCC是语音识别和处理领域常用的特征提取方法。它将频域的语音信号转换成对人类听觉更为敏感的Mel尺度，并通过离散余弦变换（DCT）得到 cepstrum系数，从而减少非线性和非对称性的影响。MFCC主要关注的是语音信号的频率成分，通过保留重要的频率特征，降低计算复杂度，便于后续的分类和识别任务。 DMFCC是在MFCC基础上的扩展，引入了时间差分特征，即对连续几帧MFCC特征进行差分运算，以捕捉语音信号的时间动态变化。这种方法对于区分发音相似但语调、节奏不同的词尤其有效，因为它能捕捉到语音的动态特性，提高识别的准确性。 在LabVIEW中实现MFCC和DMFCC的过程通常包括以下步骤： 1. **信号预处理**：预加重、分帧和加窗，以改善信号的质量并减少边界效应。 2. **傅里叶变换**：将时域信号转换为频域表示。 3. **Mel滤波器组**：根据Mel尺度设计滤波器，提取频带能量。 4. **对数变换**：将滤波器组输出转换为对数尺度，模拟人耳对声音的感知。 5. **离散余弦变换**：将对数能量转换为MFCC系数。 6. **差分运算**：计算MFCC特征的差分，得到DMFCC。 7. **特征选择和降维**：可能还需要进行维数约简和特征选择，以减少噪声和提高识别效率。 通过以上步骤，我们可以使用LabVIEW构建一个完整的语音信号处理系统，从声卡实时采集信号，然后应用MFCC和DMFCC进行消噪和特征提取，最后这些特征可用于语音识别、情感分析或其他语音处理应用。 LabVIEW提供了一个强大而灵活的平台，用于实现基于声卡的语音信号采集和处理。结合MFCC和DMFCC技术，可以在各种噪声环境中有效地提取语音特征，为语音识别和相关应用打下坚实基础。"voicedecide"这个文件名可能对应的是一个LabVIEW程序，用于决定语音信号是否包含语音成分，这可能是整个处理流程的一部分。

波长调制光谱用于提高光子计数测量的信噪比，董双丽，肖连团，光子计数的Poisson统计特性导致光子计数的散粒噪声为 （N 为平均光子数）。本文研究利用经过波长调制的连续激光通过声光调制器的通�

基于matlab的多种图像去噪代码实现

本文介绍了一种最佳的自适应滤波器结构，该结构采用最小均方差（LMS）作为判据，通过不断迭代自适应结构来调整得到最佳滤波器系数。并且，本文基于MATLAB的图形化语音去噪仿真系统。本文具体的研究内容如下： （1）首先介绍了语音信号去噪的基本理论，并对常见的去噪算法进行了介绍，如傅里叶算法、短时傅里叶算法、小波算法。 （2）深入分析了自适应滤波的基本理论，并重点研究了LMS自适应滤波的语音信号去噪模型。 （3）设计了一个基于MATLAB的图形化语音去噪仿真系统，支持IIR、FIR、LMS自适应滤波等多种语音去噪算法。通过对比各类语音去噪算法的实验结果，本文发现LMS自适应滤波算法具有最好的去噪效果。 二、GUI页面