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