1.Matlab DCT像去噪【详细解析 参考源码】
2.C# 图像处理技术（二）滤波去噪
3.matlab curvelet变换图像去噪详细解析 参考源码
4.图像去噪算法：BM3D
5.图像去噪最简单的图像网络之一DnCNN之讲解
6.GAN掉失真！基于GAN的去噪图像失真消除算法解析
Matlab DCT像去噪【详细解析 参考源码】
Matlab中的DCT图像去噪技术是一种通过离散余弦变换(DCT)进行图像处理的重要手段，尤其在视频压缩和音频编码中广泛应用。算法DCT的源码特点是将信号频率成分分离，便于对低频部分进行高效的图像编码，以实现图像的去噪小程序源码资源熵值降低和压缩。在实际操作中，算法8x8的源码DCT块被广泛采用，通过快速算法如Arai-Arai-Nakamura(AAN)和Loeffler-Lee-Malvar(LLM)等，图像减少了计算量，去噪对于提高系统性能至关重要。算法
DCT的源码实现背景源于视频信号低频成分多且高频成分少的特性，通过区分并压缩高频数据，图像达到压缩率提高和视觉上不易察觉的去噪图像质量损失。例如，算法在MPEG标准中，DCT作为变换编码的核心，尽管它本身不产生码率压缩，但变换后的系数有利于后续的熵值编码，从而实现整体的编码效率提升。
在Matlab中，DCT的计算方法有多种，直接计算会消耗大量计算资源，因此实用的实现通常采用快速算法，如通过行和列的拆分，将二维DCT分解为一维变换，显著减少了运算次数。参考图的使用对于理解DCT原理和算法优化具有重要参考价值，但此处未能提供具体图示，需要在相关源码或文献中查找。
C# 图像处理技术（二）滤波去噪
在图像处理领域，滤波去噪是至关重要的预处理步骤，旨在清除图像中的干扰项，以提升后续操作的精确性。基于.NET平台，脚本编程器源码OpenCV库的常见封装包括Emgu CV和OpenCVSharp，为开发者提供了广泛的图像处理与计算机视觉功能。 EmguCV作为.NET版的OpenCV，通过C#封装了原生的C和C++代码，使得开发者能够以.NET环境下的语言（如C#、VB、VC++）调用OpenCV的函数，简化了图像处理的工作流程。 OpenCvSharp是另一个基于最新OpenCV库的.Net wrapper，其用法与原始OpenCV更为贴近，提供丰富的示例资源，使得开发人员能以C#、VB.NET等语言轻松实现多种流行图像处理算法与计算机视觉应用。 以下是利用Emgu CV进行图像处理滤波去噪的一些常用方法，每个方法针对不同的噪声特性进行处理： 1. 中值滤波 中值滤波是一种非线性滤波技术，通过取窗口内像素值的中值来去除图像中的局部噪声，尤其适用于去除椒盐噪声。 2. 高斯滤波 高斯滤波通过使用高斯分布的核函数来平滑图像，可以有效去除图像中的高斯噪声，同时保持边缘信息。 3. 均值滤波 均值滤波通过计算窗口内像素值的平均值来平滑图像，适用于去除均匀分布的噪声。 4. 方框滤波 方框滤波使用方形窗口对图像进行平滑处理，适用于去除噪声的同时保持图像的平滑性。 5. 双边滤波 双边滤波结合了空间邻近和灰度相似性，既能去除噪声，又能保持边缘信息，适用于图像的平滑处理。 6. 非局部去噪 非局部去噪方法利用图像的相似区域信息，实现去噪的同时保留细节，适用于复杂图像的处理。 7. 彩色模糊 彩色模糊通过在不同颜色通道上应用滤波器，实现彩色图像的平滑处理，适用于增强图像的离线地图打坐标源码视觉效果。 8. 离散余弦变换DCT滤波 离散余弦变换DCT滤波通过将图像转换到频率域，实现噪声的抑制，适用于去除图像中的高频噪声。 9. 阈值滤波 阈值滤波通过设定阈值，将像素值小于阈值的像素设为背景色，大于阈值的像素设为前景色，实现图像的二值化处理。 在实际应用中，根据图像的噪声类型和处理需求，选择合适的滤波方法可以显著提升图像处理效果。matlab curvelet变换图像去噪详细解析 参考源码
简介
引入曲线let变换的背景及目标
详细阐述曲线let变换的提出背景与研究进展，当前状态概述
深入分析第一代曲线let变换，解释其原理与特性
具体介绍曲线let变换实现步骤，包含关键算法与操作细节
探讨第二代曲线let变换，比较与第一代的差异与改进
解释连续曲线let变换的概念与应用，包括其数学描述
论述离散曲线let变换，探讨其在图像处理中的具体实现
源代码
提供曲线let变换相关代码，包括算法实现与调用示例
参考图
展示曲线let变换在图像去噪中的效果示例，包含前后对比图
图像去噪算法：BM3D
图像去噪领域中的BM3D算法，通过巧妙结合非局部和变换两种去噪策略，实现了显著的去噪效果。其核心思路在于，首先假设图像中的噪声可被近似为高斯分布，通过平均多个相似图像块降低噪声强度。BM3D算法的流程包括基础估计和最终估计两步。
基础估计阶段，首先在噪声图像中找到MAXN1个与目标块相似的区域，通过计算欧氏距离和硬阈值处理，得到初步去噪的图像块。这个过程中，噪声强度被考虑在权重计算中，以进一步增强去噪效果。
进入最终估计阶段，使用维纳滤波进一步处理，PS源码分层修改经常通过基础估计和噪声强度来确定系数，使得去噪后的图像在保留更多细节的同时，噪声得到了更有效的压制。实验结果图显示，经过BM3D算法处理后的图像，噪声明显减少，图像细节得到明显恢复。
总体来说，BM3D算法通过结合非局部和变换方法，有效地实现了对图像高斯噪声的高效去除，展示了其在图像去噪领域的实用性和有效性。
图像去噪最简单的网络之一DnCNN之讲解
入门指南：DnCNN：深度卷积神经网络在图像去噪中的突破 DnCNN，这个在图像去噪领域的里程碑式作品，为我们揭示了如何利用深度学习技术实现高效去噪。它是一个基于卷积神经网络（CNN）的创新解决方案，其名字本身便充分揭示了其核心功能——去噪。 超越传统：深入理解DnCNN 由Kai Zhang等人在年提出的《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》一文中，他们提出了一种新的CNN架构，通过残差学习和批量归一化（BN）层的巧妙结合，显著提升了图像去噪的性能。这篇文章不仅阐述了理论原理，还提供了实用的代码资源。 简单易行的模型设计 DnCNN的设计源于VGG网络，其结构巧妙地融合了3x3卷积核、BN层和ReLU激活，但不采用ResNet的跳跃连接，而是通过残差学习来强化输出。层深度的网络结构，每层个卷积核，形成了强大的去噪能力。残差学习让模型能够直接估计干净图像与噪声图像之间的差异，而非直接输出干净图像，从而提高了训练的稳定性和去噪效果。 训练策略与优化 作者使用SME损失函数来约束模型输出的把源码安装到网站误差与真实误差之间的关系，通过SDG或Adam优化器调整网络参数。同时，残差学习和BN层的协同作用在训练速度、稳定性和最终性能上都发挥了关键作用。 数学视角下的学习目标 在与TNRD算法的对比中，DnCNN展示了它在数学上的学习能力，如何从噪声图像中学习并恢复出干净图像。深入理解这种学习过程，有助于我们更好地应用DnCNN进行实际的图像去噪任务。 实践与评估 在数据集构建上，作者专注于处理高斯噪声，通过添加噪声生成训练数据，然后使用PSNR作为评价指标，衡量去噪后的图像质量。DnCNN在应对高斯盲噪声时表现出卓越的性能，这使得它成为初学者和低要求任务的理想选择。 结论与展望 尽管DnCNN是基础且强大的工具，但它仍提供了丰富的学习空间。对于深入研究者，实验部分的详细内容提供了丰富的探索领域。然而，我们应意识到，随着深度学习技术的发展，新的去噪模型不断涌现，DnCNN仍需要与它们进行对比和改进。GAN掉失真！基于GAN的图像失真消除算法解析
在工业界应用超分辨率领域任务时，如若遇到带有失真的JPEG，即使实现了SRGAN with WGAN算法并开源，超分后的仍会带入压缩伪像（compression artifacts），影响最终效果。本文将介绍ICCV中一篇关于失真消除的工作，即L Galteri et al.的《Deep Generative Adversarial Compression Artifact Removal》。
首先，我们来了解一个概念——Compression Artifact，即“压缩失真”，指的是在进行压缩保存、格式转换过程中产生的失真现象。格式多样，png格式称为“无损格式”，而jpg格式则为“有损格式”，其在保存时会丢失部分“人眼难以察觉”的信息，以便于储存和传输，而png格式则可保留的全部信息，但体积较大。
常见的失真现象包括ringing artifact（振铃效应）和blocking artifact（方格效果）。ringing artifact表现为图像边缘产生“涟漪”过渡效果，而blocking artifact则表现为图像上出现类似“马赛克”的方格效果。
超分辨率与失真消除是两个不同但相关任务。超分辨率负责将低分辨率提升为高分辨率，同时保留更多图像细节，而失真消除则是指在JPEG一类使用有损压缩的中，消除ringing artifact、blocking artifact等失真效果，此过程不会改变图像分辨率。
文章提出基于GAN训练的全卷积残差网络，用于消除JPEG的失真现象。网络结构包括两层卷积层用于提取初步特征，随后的层保持尺寸不变，直到最后一层使用最近邻插值放大为原尺寸。中间使用多层残差块，每个块包含两个卷积层和LeakyRelu激活函数。最后一层使用tanh激活函数，输出范围在[-1, 1]之间，与输入范围相同。判别器使用VGG风格的纯卷积层堆叠，通过使用“sub-patch”训练，有效消除“mosquito noise and ringing artifacts”。作者还在判别器中采用Conditional GAN，引入特定条件以提高识别能力。
生成器和判别器的损失函数分别包含优化内容损失的函数和标准对抗损失函数。在训练过程中，使用Adam优化器，训练迭代次数为,次，确保对抗训练的稳定性。
通过实验发现，失真消除可以显著提高目标检测任务的mAP，甚至比没有经过失真消除的mAP高出7个点。而在超分辨率领域，作者之前尝试将SRGAN与ARCNN结合，引入WGAN，形成“WARS”模型，以解决失真消除和超分问题，但实际效果并不理想。因此，可能分开实现，先进行失真消除，再进行超分辨率，效果会更好。
引入GAN后的失真消除效果显著，物体细节丰富，而ARCNN则相对“模糊”、“平滑”。总结而言，基础任务如超分辨率、失真消除、图像去噪等对所有计算机视觉算法性能的提升在工业界尤为关键，希望未来能有更多工作针对这些基础任务进行拓展，实现端到端的解决方案。
图像处理算法 | 双边滤波
探索图像处理的强大工具：双边滤波器 在图像信号处理的世界里，有一种滤波器因其独特的性能而备受瞩目，那就是Tomasi和Manduchi在年提出的双边滤波器。它不仅仅是一个空域滤波的重量级选手，更融入了值域考虑，因此能在去噪的同时，保留图像的边界和细节，这就是我们所说的"双边"，一个空间（space）与值域（range）的完美结合。 算法背后的奥秘 双边滤波器运用两个嵌套的高斯函数，一个为空域权重kernel，另一个为值域权重kernel。空域权重基于像素间的空间相似性，而值域权重则依据像素亮度的相似性。在平坦区域，空域权重主导，图像接近高斯平滑效果；但在边缘，值域权重会抑制亮度差异大的部分，保留与边界相近的像素，从而确保边界清晰。 为何选择高斯kernel？它基于图像中像素亮度与周围像素的关联性设计，但在边缘地带，这种假设并不适用。这解释了为什么高斯滤波会模糊边界。下面的示例通过论文中的直观展示了这一过程，一个位于明区的中心像素，经过双边滤波后，边缘区域的值域权重抑制了噪声，保留了图像的原始形状。 性能与挑战 尽管双边滤波的性能优异，但其复杂度不容忽视，计算复杂度为O(Nr^2)，随着窗口大小r的增加，计算成本飙升。为解决这一问题，科研者们提出了如3维网格快速双边算法等改进，然而，这些优化有时可能牺牲了硬件实现的可行性。选择合适的算法对于实际应用至关重要，有时优化后的复杂度降低可能意味着无法直接应用于硬件。 图像处理的艺术与对比 通过对比，我们可以观察到双边滤波的威力。比如，对lena图像中的y分量添加噪声后，双边滤波能有效保留边缘，对比高斯滤波，后者往往会导致边界模糊。不同参数的双边滤波展示出sigma空间和sigma范围对图像细节的影响，sigma的大小影响着滤波的精细度和噪声的抑制程度。 然而，面对孤立点，双边滤波的处理效果并不理想。椒盐噪声等孤立点的噪声类型，由于缺乏周围像素的支持，双边滤波往往无法完全去除。在实际应用中，通常先使用中值滤波处理坏点，再利用双边滤波等工具进一步优化。 总结来说，双边滤波器是一种强大而精细的图像处理工具，它在去噪和保边之间找到了平衡，但同时也揭示了在选择和应用中需要考虑的细节和挑战。在图像信号处理的旅程中，了解并掌握这种算法是提升图像质量的关键一步。基于CNN多阶段图像超分+去噪(超级简单版)
本文介绍了一种基于CNN的图像超分与去噪算法，详细分解了其实现步骤与功能。首先，去噪部分采用了一个简单CNN模型，通过个3×3卷积核堆叠，并结合批规范化（BN）与ReLU激活函数，处理椒盐噪声与提升暗图像亮度。去噪过程中，应用了3×3中值滤波针对椒盐噪声，直方图均衡化针对亮度调整，以及传统的CNN模型进行噪声去除。最后，通过跳跃连接方式将原图与去噪后的特征图结合，进行通道压缩，确保处理后的图像结构与细节得到保留。整个去噪过程采用有监督学习策略，进行训练与优化。
图像超分部分基于ResNet架构，通过堆叠RFDB块（参考了MobileNet等残差块设计）和3×3卷积实现，构成端到端的残差网络。上采样操作用于超分过程中的有监督学习。在超分算法中，将锐化函数集成，综合效果良好。在函数封装方面，去噪与超分过程的函数设计保持一致，允许用户根据需要选择是否应用锐化处理，增强图像细节。
总结而言，本文所介绍的算法通过简单CNN模型实现图像去噪与ResNet架构实现图像超分，结合锐化处理，提供了一种较为基础且易于实现的图像增强技术。通过函数封装，算法提供了一种方便的使用方式，用户可根据实际需求灵活配置参数，实现图像的去噪与超分功能。
