Matlab图像去噪代码集合优秀的图像降噪方法与数据集整理

这是一个月学习总结的图像预处理结果，包含10种常见的图像去噪方法：巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量，适用于不同的图像处理需求。

jpeg 压缩图像的去噪，用DnCNN还挺靠谱的。残差学习那套思路用起来蛮顺的，不直接预测干净图像，而是学残差，效果还不错。你要是用过 BM3D、WNNM 那类方法，应该知道它们虽然挺灵活，但速度慢得。这个用卷积神经网络的方式，训练起来也蛮快，尤其是加了批量归一化，收敛稳定多了。代码是用MATLAB写的，思路清晰，逻辑也不绕，看一遍就能跑。里面的场景是高斯白噪声（AWGN），适合做图像增强、超分辨率预这些事。如果你是搞视觉方向的学生或工程师，想找个简单好上手的深度学习图像去噪项目当课程练习或者小项目，这套代码可以直接用，省不少事。你要是更喜欢 PyTorch 实现的？也有类似版本可以参考：Dn

本软件包实现了灰度和彩色图像的去噪，使用了斯塔菲斯氏菌通用降噪网络（UDNet），这是一种新型CNN架构。该代码首次在2018年6月的IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR）中展示。如果您在研究中使用此代码，请引用相应论文。详细信息和许可证请参阅LICENSE.txt文件。UDNET_DENOISE_DEMO函数展示了灰度和彩色图像去噪的训练模型，所有相关文件均在network-inference文件夹中。另外，BSDSValidation脚本可用于验证BSDS68数据集上每个模型的性能。matlab/custom_layers文件夹包含了CVPR中描述的所有CNN层，而matlab/+m

希望这个Matlab代码集合，通过应用偏微分方程（PDE）来进行图像去噪，能够有效地帮助您。

首先简要介绍了高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声模型及其特点，接着对MATLAB GUI平台进行了相关介绍。最后详细阐述了线性滤波、中值滤波、维纳滤波和小波去噪四种滤波方法的原理，并展示了如何通过MATLAB GUI将它们整合到一个图像处理平台上。

修改版的 Perona-Malik 模型，用 Matlab 写的，图像去噪效果挺不错的。核心改进是把原始 PM 模型的弱点给了，像不稳定、不可微这些问题都做了优化。用了Charbonnier 能量泛函，数学上更平滑也更靠谱。你要是做图像，尤其是在意细节保留和边缘保持的，这个模型可以试试。

在图像处理中，中值滤波展现出了有效的去噪能力，特别是对于原图像中的高斯噪声和椒盐噪声。采用5×5的十字形中值滤波可以有效减少噪声干扰。

SGF算法是一种基于分段图的图像过滤方法，快速保持图像结构的平滑性。该方法由张飞虎等人在IEEE国际计算机视觉会议论文集中提出。要使用这一方法，需要安装opencv和libpng，并编译源代码。SGF算法已在Linux和Windows平台上进行了验证，可直接在win32环境下使用。

这篇文章包含了一些课本和网络收集的代码，以及自编写的算法。同时提供了运行所需的图片，供学习和下载使用。涉及的滤波算法包括自适应中值滤波、双边滤波、EP中值滤波、Gabor滤波、PSNR噪声滤波和Susan滤波。