### 1. 项目介绍
#### 1.1 项目的背景
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,是利用DnCNN模型,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。
#### 1.2 噪声强度和类型
项目中实现五种算法对噪声强度为10,15,20...60,65,70的高斯白噪声进行处理。
#### 1.3 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。
### 2. 数据集介绍
该项目中只是对Set12数据集进行处理,也就是项目中的Set12目录下的12张图片。如果觉得数据量不够充分,可以自行添加其他数据集,在代码中修改一下数据集的目录即可。
### 3. 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的代码都是从别人那儿clone下来,做了一些小的修改。
五种算法都是对Set12数据集进行去噪,去噪的结果并没有保存,只是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。
### 4. 代码运行
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。
+ 均值滤波、中值滤波、NLM算法对应的目录分别为avefilter、medainfilter、nlm-image-denoising。每个目录下只有一个.m文件,所以只需要运行对应的文件即可。
+ BM3D对应的目录是BM3D,运行该目录下的main.m程序即可。
+ DnCNN对应的目录是DnCNN,运行该目录下的Demo_test_DnCNN.m程序即可,该算法目录中对应的还有好几个代码,都是原项目中有的,我没有动过,感兴趣的朋友可以自己看看。
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该资源内项目源码是个人的课程设计、毕业设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。 该资源内项目源码是个人的课程设计,代码都测试ok,都是运行成功后才上传资源,答辩评审平均分达到96分,放心下载使用! ## 项目备注 1、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载学习,也适合小白学习进阶,当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行,也可在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可用于毕设、课设、作业等。 下载后请首先打开README.md文件(如有),仅供学习参考, 切勿用于商业用途。
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基于MATLAB实现传统图像去噪算法(均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM、三维块匹配滤波BM3D) (177个子文件)
CBM3D.m 28KB
VBM3D.m 26KB
CVBM3D.m 21KB
BM3D_CFA.m 17KB
BM3DSHARP.m 17KB
BM3D.m 17KB
BM3DDEB_init.m 17KB
BM3DDEB.m 17KB
Demo_test_DnCNN3.m 13KB
Demo_IDDBM3D.m 9KB
Cal_PSNRSSIM.m 6KB
function_LPAKernelMatrixTheta.m 6KB
function_CreateLPAKernels.m 5KB
vl_simplenn.m 4KB
Demo_FDnCNN_Color_Clip.m 4KB
Demo_FDnCNN_Color.m 4KB
Demo_FDnCNN_Gray.m 4KB
Demo_FDnCNN_Gray_Clip.m 3KB
Demo_test_DnCNN.m 3KB
function_Window2D.m 2KB
Demo_test_DnCNN_C.m 2KB
Demo_test_CDnCNN_Specific.m 2KB
avefilt.m 2KB
medianfilt.m 2KB
demo_BM3DSAPCA.m 2KB
vl_ffdnet_matlab.m 1KB
NLmeansfilt.m 1KB
vl_ffdnet_concise.m 1KB
main.m 1KB
vl_simplenn_mergebnorm.m 1018B
simplenn_matlab.m 805B
data_augmentation.m 709B
modcrop.m 267B
shave.m 107B
Merge_Bnorm_Demo.m 93B
color_sigma=25.mat 2.65MB
FDnCNN_color.mat 2.65MB
color_sigma=50.mat 2.65MB
FDnCNN_Clip_color.mat 2.65MB
color_sigma=15.mat 2.65MB
color_sigma=10.mat 2.65MB
color_sigma=05.mat 2.65MB
color_sigma=35.mat 2.65MB
DnCNN3.mat 2.64MB
FDnCNN_gray.mat 2.64MB
FDnCNN_Clip_gray.mat 2.64MB
model_sigma=20to30.mat 2.64MB
GD_Gray_Blind.mat 2.64MB
model_sigma=80to90.mat 2.64MB
model_sigma=60to70.mat 2.64MB
model_sigma=00to10.mat 2.64MB
GD_Color_Blind.mat 2.64MB
model_sigma=40to50.mat 2.63MB
sigma=25_Bnorm.mat 2.27MB
sigma=10.mat 2.2MB
sigma=45.mat 2.2MB
sigma=75.mat 2.19MB
sigma=50.mat 2.19MB
sigma=55.mat 2.19MB
sigma=65.mat 2.19MB
sigma=60.mat 2.19MB
sigma=35.mat 2.19MB
sigma=70.mat 2.19MB
sigma=30.mat 2.19MB
sigma=40.mat 2.19MB
sigma=20.mat 2.19MB
sigma=25.mat 2.19MB
sigma=15.mat 2.19MB
README.md 2KB
Add (color) specific models.md 1B
bm3d_thr_colored_noise.mexa64 144KB
bm3d_thr_sharpen_var.mexa64 132KB
bm3d_wiener_video.mexa64 109KB
bm3d_thr_video.mexa64 100KB
bm3d_wiener_colored_noise.mexa64 100KB
bm3d_CFA_thr.mexa64 71KB
bm3d_thr.mexa64 54KB
bm3d_CFA_wiener.mexa64 42KB
bm3d_wiener_color.mexa64 40KB
bm3d_thr_color.mexa64 39KB
bm3d_wiener.mexa64 38KB
bm3d_thr_colored_noise.mexglx 118KB
bm3d_thr_sharpen_var.mexglx 106KB
bm3d_wiener_video.mexglx 90KB
bm3d_thr_video.mexglx 86KB
bm3d_wiener_colored_noise.mexglx 82KB
bm3d_CFA_thr.mexglx 47KB
bm3d_thr.mexglx 40KB
bm3d_wiener_color.mexglx 32KB
bm3d_CFA_wiener.mexglx 31KB
bm3d_thr_color.mexglx 31KB
bm3d_wiener.mexglx 28KB
bm3d_thr_colored_noise.mexmaci 145KB
bm3d_thr_sharpen_var.mexmaci 133KB
bm3d_wiener_video.mexmaci 109KB
bm3d_thr_video.mexmaci 101KB
bm3d_wiener_colored_noise.mexmaci 97KB
bm3d_thr.mexmaci 57KB
bm3d_wiener_color.mexmaci 45KB
bm3d_thr_color.mexmaci 41KB
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