第二章 图像去噪原理与神经网络简介 9 在上图去噪框架中有几个需要注意的点，第一是分解的图片块的大小不是盲 目的， p p 大小取得不同，则最终去噪的效果也不尽相同，取图片块太小，当噪 声较大时，此时去噪的结果会产生更多的可能性。而加噪的过程是不可逆的，因 此这样一来学习将变得非常复杂，找到公式（2-5）中的逼近 -1 的 f 函数将变更加 困难。另外一方面，虽然理论上来说取更大的 p p 是更好的，但实际情况并不是 如此，图片越大计算量越大，所以一般需要实验后折中取值。为了分开学习降低 复杂度，所以我们得折中选取了一个合适我们去噪模型的尺寸。在这个方面，尺 寸大小对去噪效果的影响在文献[10]中已经做过比较，不再详细展开。另外一点需 要注意的是，图像拆分处理之后是如何聚合并还原成原图像大小的。实际上我们 可以这样理解，对于每一个分别去噪的图片块，经过一个处理函数从 p p 变成 q q ，最后将这些尺寸为 q q 的图片按在原图中像素的位置点重聚回去，如果有 很多不同的图片块具有重叠的像素位置，则对这些重复的位置采用加权求平均或 者高斯平均的方法算出最终聚合回原图变成 m nR  的去噪图像。在神经网络中则是 采用全连接层的方式还原成 m nR  的去噪图像，其整体思想也是拆分再聚合。 2.2 人工神经网络 20世纪 80年代，人工智能领域兴起了人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）的研究热潮，ANN 也被人们简称为神经网络。它是一种仿照生物学中的神 经网络结构而设计的类似的网络结构，有点类似于生物脑细胞中的响应过程，通 过网络拓扑结构模拟生物神经元细胞的连接方式，以大量的简单原件构成一个复 杂的网络，以其强大的并行计算能力，高效的自主学习能力和高容错性能力进行 智能化自适应学习的网络。是一种高度非线性的模拟生物神经系统的网络结构， 可以解决复杂非线性运算和逻辑运算的网络系统。 2.2.1 神经元 如图 2-3 所示，为一个生物神经元，主要有细胞核，树突、轴突、突触、髓鞘 等结构。我们知道生物的脑神经网络由众多神经元一一连接而形成网络，树突和 突触主要用来收集传递信息，轴突主要作用相当于放行兴奋信号，阻挡抑制电平 信号。神经元就像一个处理器，释放或抑制电平信号。

去噪声代码matlab 使用MATLAB进行FFT，FIR和去噪 信号和系统项目-02 FFT，FIR和降噪 Ivan Widjanarko-1806148706-计算机工程-电气工程-工学院-印度尼西亚大学 项目介绍 该项目是在MATLAB中以GUI的形式创建的。 用户可以在此程序上实时录制声音。 记录声音后，可以使用FFT （快速傅立叶变换）， FIR （有限脉冲响应）或去噪（消除记录中的噪声）来分析记录。 分析结果将以图表的形式描述滤波后的信号。 除此之外，用户还可以收听原始记录，FFT结果，FIR结果和Denoise结果。 还有一个退出选项可以退出程序。 该项目以提供吸引人的外观并易于用户使用的方式进行。 程序显示屏幕截图 初始显示 记录 降噪 快速傅立叶变换 冷杉 出口 源代码 对于此程序中的代码，可以从以下位置访问它

Denoise_w_Mod_sim实现小波模极大值去噪的代码，经过在MATLAB中测试通过，可以实现去噪功能

matlab图像主成分分析代码

采用集合经验模态分解方法对心电信号进行去噪

图像小波变换去噪matlab代码计算摄影降噪挑战2020 小组/作者 罗宾·施密特（Robin Schmidt）和托比亚斯（Tobias）Stumpp 我们分别通过Matlab，GIMP，Photoshop使用和平均化的参考文献： 我们最好的结果 注意：例如，由于锐度更高，噪声不同或着色不同，我们看到的结果使我们感到更愉悦，但得分却较差。 更多参考资料： 良好的概述，起点，最新列表的维护 所有参考

WidsMob Denoise是一个简单的降噪程序，适用于智能手机和具有各种照片格式的摄像机。它是肖像和风景照片的降噪最佳解决方案。无论是拍摄移动人员，在低光下拍摄，修饰旧镜头还是肖像，您都可以轻松实现所需的效果。 WidsMob Denoise 2021 1.2.0.88 Win/2.18 macOS (图像降噪软件)软件功能： 色度噪声控制 在低饱和度区域设置强色度降噪，在高饱和度区域设置弱降噪。 亮度噪声控制 操纵亮度降噪，消除黑暗区域的噪点，同时完全保留较亮区域的结构。 锐度调整 调整图像的杂色时，还应降低图像的清晰度以获得更好的效果。 优秀的照片美化剂 一键美化照片。您可能会比以往更多地使用智能手机或其他设备进行拍摄，这些设备具有胶片颗粒，JPEG压缩伪像和其他缺陷。即使您使用摄录一体机，亮度噪点和色度噪点也是不可避免的。WidsMob Denoise是全方位的降噪软件，可以获得更好的图像而不会产生噪音。 优化不同场景下的照片 Noiseware，用于优化在不同场景中拍摄的照片。无论是具有高ISO的低光环境，无闪光灯环境，还是拍摄移动物体，在修复模糊的照片或JPE

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Denoise Convolutional neural network(DnCNN)代码的tensorflow实现，内含完整代码，可以直接使用

去噪声代码matlab 降噪轨迹滤波器 这是与“基于轨迹滤波器的降噪”方法相关的Matlab源代码。 运行train_demo.m和嘈杂的视频（例如，noisy_far.avi）以获取.mat文件（mv文件或理性文件），您可以在全局参数设置中设置不同的块大小（将块大小B设置为建议的8或16），运行test_demo.m以获得降噪视频。 （例如denoise_far.avi） 如有任何疑问，请给我发送电子邮件，我的电子邮件地址为和