基于深度学习卷积神经网络的图像去噪算法研究。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，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。 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。 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的代码做了一些小的修改。 五种算法都是对Set12数据集进行去噪，在运行过程中能看到去噪前和去噪后的图像对比，感兴趣的朋友可以自己将图像保存下来观察。 五种算法分别在五个不同的目录中，所以你只需要进行对应的目录，运行代码即可。

细胞神经网络matlab去噪的源程序，自己写的，能运行对的

用于图像去噪处理，使用ADM方法图像去噪处理器处理

一共有3个图像去噪卷积神经网络模型，包括训练集，测试集，以及几个训练好的参数，可以直接对图像进行去噪

用DnCNN网络进行图像去噪。网络中主要使用了批量归一化和ReLU

图像去噪作为图像处理的问题之一，随着科技的进步，处理的方法越来越多，图片恢复的质量也越来越高。图像去噪的方法有很多，在此次课程设计中，我们采用基于神经网络的图像去噪算法。