ICESAT-1和ICESAT-2是美国国家航空航天局（NASA）发射的两颗冰川观测卫星，主要用于测量全球冰盖和冰川的高度变化，从而研究全球气候变化。ICESAT-1卫星在2003年至2009年间运行，而ICESAT-2则是其继任者，自2018年起提供更加精确的地球表面高度数据。 ICESAT-1和ICESAT-2产生的数据量庞大且复杂，为了能够更有效地分析和利用这些数据，研究人员需要借助先进的数据处理技术。Python作为一种广泛应用于数据科学和工程领域的编程语言，因其简洁易学且功能强大而在处理此类数据方面具有明显优势。 在这个项目中，Python程序的主要功能是可视化和去噪ICESAT-1和ICESAT-2的数据。数据可视化是数据处理的重要环节，可以帮助研究人员直观地理解数据内容和结构，从而更有效地进行后续分析。去噪则是为了提高数据的准确性和可靠性，因为原始数据往往包含各种噪声，这些噪声可能会干扰分析结果，导致误解。 项目中的Python程序可能包含以下几个关键部分： 1. 数据加载器（loader）：这个部分的代码负责读取ICESAT-1和ICESAT-2的原始数据文件。由于这些数据通常存储为特定格式的文件，加载器需要能够解析这些格式，并将数据转换为程序可以处理的形式。 2. 去噪模块（denoiser）：在这个模块中，开发人员实现了特定的算法来去除数据中的噪声。去噪算法的选择和实现对于最终数据质量至关重要。常用的去噪方法包括滤波器设计、小波变换、自适应阈值等技术。 3. 可视化界面（gui）：虽然项目可能包含文本终端的命令行界面，但更高级的用户界面能够提供图形化展示，使得数据操作更为直观和便捷。用户可以通过GUI进行数据查看、分析和导出等操作。 4. 构建和分发（build/dist）：构建文件夹可能包含项目构建和打包的脚本，确保程序可以被正确编译和打包。分发文件夹则可能包含分发给其他用户或系统安装的文件。 5. 依赖管理（requirements.txt）：这个文件列出了程序运行所需的第三方库和模块。由于Python拥有丰富的开源库，如NumPy、SciPy、Matplotlib等，这些库可以大大简化数据处理和可视化的过程。 ICESAT-1和ICESAT-2数据可视化和去噪Python程序的开发，不仅要求开发人员具备扎实的编程技能，还要求其对卫星数据的结构和特性有深入理解。通过有效的数据处理和分析，该程序可以帮助科研人员更好地利用ICESAT卫星数据，进而为全球气候变化的研究提供有力支持。

图像去噪最简单的网络之一DnCNN之讲解 softmax softmax​ ​关注他 67 人赞同了该文章 关于DNCNN图像去噪网络的简介 DnCNN是图像去噪领域一篇鼻祖类型的文章，本文是关于该文章主要原理的解读。DnCNN（Denoising Convolutional Neural Network）顾名思义，就是用于去噪的卷积神经网络。 文章标题：Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising 文章链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 如果加载太慢也可以用镜像：http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1608.03981.pdf 代码链接： https://github.com/cszn/DnCNN（官方） 或者： https://github.com/SaoYan/DnCNN-PyTorch

最小二乘法去除图像椒盐噪声的python代码和实验报告

基于python语言的三种图像简单去噪算法

各向异性扩散滤波主要是用来平滑图像的，克服了高斯模糊的缺陷，各向异性扩散在平滑图像时是保留图像边缘的，和双边滤波很像。 通常我们有将图像看作矩阵的，看作图的，看作随机过程的，记得过去还有看作力场的。这次新鲜，将图像看作热量场了。每个像素看作热流，根据当前像素和周围像素的关系，来确定是否要向周围扩散。比如某个邻域像素和当前像素差别较大，则代表这个邻域像素很可能是个边界，那么当前像素就不向这个方向扩散了，这个边界也就得到保留了。

图形学大作业，利用python实现双边滤波器代码，带有详细实验报告；其中gauss代码文件可以用来给图像加高斯噪声。

这是一本基于python实现的BM3D去噪算法，值得学习一下.BM3D在传统图像去噪方面效果是最好的，此代码需要安装opencv库

附有图像去噪Python源代码，能很好地去除图像噪声的干扰。

这个存储库包含使用深度学习对高分辨率图像进行分解的工作的代码。目前最先进的方法，如BM3D，KSVD和非本地手段确实能够产生高质量的去噪效果。但是当图像的大小变得非常高时，例如。 4000 x 80000像素，那些高质量的结果以高计算时间为代价。这个耗时的因素可以作为一个动机来提出一个模型，可以在更短的时间内提供可比较的结果，如果不是更好的话。因此，我使用了一种深度学习方法，它会自动尝试学习将噪声图像映射到其去噪版本的功能。

BM3D在传统图像去噪方面效果是最好的，此代码需要安装opencv库