MATLAB深度学习图像去噪代码库
项目简介
背景
本项目致力于探索并实现基于深度学习的图像去噪技术，特别是通过卷积神经网络（CNN）的变体——深度残差网络（DnCNN）。与此同时，为了让研究更为全面，项目也集成了一系列经典的图像去噪方法，包括均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波(NLM)及三维块匹配滤波(BM3D)，以此作为基准，对比分析深度学习方法的有效性和优势。
噪声处理范围
本项目覆盖了广泛的噪声强度场景，针对高斯白噪声，从10至70的不同级别进行了算法测试，以展示各种算法在不同噪音水平下的表现。
评价标准
采用行业认可的两个关键指标——峰值信噪比(PSNR)与结构相似性指数(SSIM)，来量化去噪效果。PSNR越高，代表图像质量越好；而SSIM更注重结构信息的保留，其值越趋近于1，说明视觉效果越接近原图。
数据集
本项目选取了常用的Set12图像数据集，包含12张图片，用于验证算法性能。用户可根据需求扩展数据集，只需调整代码中的数据路径指向新的数据集位置。
代码实现
- 经典算法：均值滤波、中值滤波及NLM，这些利用MATLAB内置函数实现，保证了简洁和效率。
- BM3D与DnCNN：特别关注的高级算法，采用了已有的成熟代码作为基础，并根据需要进行了适应性修改，确保它们能高效运行于当前项目框架内。
使用说明
开发者需具备一定的MATLAB编程基础，通过修改配置或参数，可适用于不同的图像处理需求。本项目不仅适合图像处理领域的研究人员，也是学习深度学习与传统图像处理技术结合的理想实践案例。
请注意，由于版权和学术诚信原因，直接使用的外部代码应遵循原始作者的许可协议。在进一步开发或发布衍生作品时，请尊重知识产权，正确引用来源。
通过本项目的学习和实践，你将能够深入理解图像去噪的各种方法，以及深度学习在这一领域的强大潜力。