Denoiser：用于fMRI BOLD数据的令人讨厌的回归工具 Denoiser是一种用于从功能性MRI数据中去除噪声源并对其进行时间滤波的工具。 它还提供了有害信号内容的可视化（包括运动信息，如果提供的话），使用户可以快速了解噪声消除前后的数据质量。 去噪器作用于4D fMRI数据（采用nifti文件路径或已加载的nibabel对象作为输入）。 在体素水平上执行有害信号去除和时间滤波，并创建一个“清理过的” 4D Nifti文件（ _NR文件）/ nibabel对象作为输出。 由用户指定要消除的特定噪声信号（包含在tsv文件中）。 仅在对BOLD数据进行最少的预处理之后（例如，在使用fmriprep预处理数据fmriprep ，该工具会创建一个包含滋扰信号的.tsv文件），才应使用此工具。 有关如何运行的说明，请输入：python run_denoise.py -h 用法：ru

视频直播成了家常便饭，网络视频会议也成为了非常常用的一个社会交流通信工具，不过在大部分的场景中音频噪声让一场完美的直播相差了那么一点点。不过只要对人声中的噪音做点处理，效果会非常的明显。

17CVPR_CODE_Learning Dynamic Guidance for Depth Image Enhancement 17 cvpr 代码

这是论文“Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising”的测试演示。 有两种模型，包括高斯去噪的特定/盲模型和高斯去噪的单一模型、单图像超分辨率（SISR）和JPEG图像去块。

高斯白噪声matlab代码 新的培训和测试代码（）-18/12/2019 培训和测试代码（和） 合并批量归一化（PyTorch） import torch import torch . nn as nn def merge_bn ( model ): ''' merge all 'Conv+BN' (or 'TConv+BN') into 'Conv' (or 'TConv') based on https://github.com/pytorch/pytorch/pull/901 by Kai Zhang (cskaizhang@gmail.com) https://github.com/cszn/DnCNN 01/01/2019 ''' prev_m = None for k , m in list ( model . named_children ()): if ( isinstance ( m , nn . BatchNorm2d ) or isinstance ( m , nn . BatchNorm1d )) and ( isinstance ( prev_m , nn .

噪点历来就是我们要面对的问题，这个插件很出色的解决了这一难题。 denoiser是从Magic Bullet Steady ， 单独分离的一款降噪插件，改进很多，效果突出。Magic Bullet Steady 官方不在更新CS5版本。 只能AE FC使用。 以测试成功注册。

无延迟低音损降噪vat插件，64位win7系统下Audition可稳定使用，重点：无延迟，无延迟，无延迟；低音损，低音损，低音损（可对比其它众多降噪软件，比如，比NS1音损低得多，而ERA 5 NoiSe Remover音损和延迟和本降噪软件对比，都非常明显......） 欢迎下载使用，并留下你的使用感言，阿弥陀佛

有条件的GAN去噪器 条件生成对抗网络（CGAN）模型的Tensorflow / Keras实现，可用于图像去噪或伪像去除。 CGAN由一个生成器网络和一个鉴别器网络组成。 生成器将嘈杂/伪像图像作为输入，目的是尽可能接近真实图像。 鉴别器模型将真实图像或生成的图像作为输入，目的是尽可能准确地区分两者。 因此，网络参与了至高无上的激烈竞争... 发电机网络模型基于[1]中的U-Net。 GalaxyGAN模型帮助了结构和模型体系结构的一些选择： ，[2]。 安装 旨在与Python 2.7或3.4或更高版本兼容，但仅在2.7.13和3.6.7上进行了测试。 您将需要 ，为您的机器进行适当设置。 您可以在environment.yml看到所需的Python软件包。 如果使用Anaconda，则可以使用此文件安装作者的环境（请注意，使用tensorflow-gpu ，它需要GPU）：

图像去噪论文