BM3D算法是图像与视频去噪领域效果较好的算法，它结合空域思想和转换变换的方法来提升图像效果，其主要分为两步骤：1、基础估计；2、最终估计。每一步又可分为三小步：1、分块组合；2、协同滤波；3、整合。一、基础估计1、分块组合针对图像目标块，通过滑动搜索框的方式最多找到N个相似块，为了避免噪声的影响，将图像经过DCT变换后再采用欧式距离的方式衡量相似图，按照从小到大进行排序，选择其中的N块组成三维数
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2024-08-12 15:17:37
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叠加平均去噪：反复对同一张干净的图像添加随机噪声（椒盐，乘性，高斯等噪声，此处噪声不叠加，具体见代码），进行200张噪声图像的平均。小波阈值去噪：利用改进了阈值的小波阈值去噪对图像进行去噪处理，其中半阈值是改进了的阈值函数。图像信息：经典的lena图，大小256*256，256位灰度图噪声浓度均为0.051，添加'speckle'噪声时，两种算法的去砸效果对比利用客观参数psnr评估可知：pnsr
1 简介BM3D算法借鉴了非局部均值（NL-Means）方法的非局部块匹配思想，在此基础上，将图像相似块堆叠成三维矩阵后进行协同滤波处理，再将处理结果聚合到原图像块的位置。BM3D算法由两个大的步骤组成，即初步估计和最终估计阶段，每一阶段又分别包含三个部分：块匹配、协同滤波和聚合。2 部分代码clear all;clc ;pauseTime = 1;filePaths = 'cameraman2
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2021-11-07 11:14:01
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1 简介BM3D算法借鉴了非局部均值（NL-Means）方法的非局部块匹配思想，在此基础上，将图像相似块堆叠成三维矩阵后进行协同滤波处理，再将处理结果聚合到原图像块的位置。BM3D算法由两个大的步骤组成，即初步估计和最终估计阶段，每一阶段又分别包含三个部分：块匹配、协同滤波和聚合。2 部分代码%BM3D:ref:《[BM3D]Image denoising by sparse 3D transfo
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2022-03-26 17:57:07
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1. BM3D 算法简介BM3D是2007年TIP的文章，题目是Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering，论文、项目的地址是://.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D/，提供matlab代码。处理灰度图的BM3D以及它的变体CBM3D（彩色图）、VBM3D（时域）是图像去噪...
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2021-12-15 17:58:18
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BM3D是2007年提出的算法了，至今已经有一些年头了，但是仍然不妨碍它基本上还是最强的去噪算法。在初步了解了BM3D的算法后，会发现，BM3D有种堆叠怪的嫌疑。有很多不同的算法的影子在里面，比如Non-Local Means、Wavelet shrinkage等。我感觉思想更像是暴力出奇迹吧。但是架不住效果好。就类似现在的神经网络，一层不行我就来两层。但是相比简单的堆叠，BM3D还是比其他的算法
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2024-07-25 16:51:27
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一、BM3D算法图像去噪简介1 BM3D去噪算法概述BM3D算法借鉴了非
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2022-03-22 17:29:56
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一、BM3D算法图像去噪简介1 BM3D去噪算法概述BM3D算法借鉴了
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2022-03-22 17:32:07
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一、 总览BM3D是2007年TIP的文章，题目是Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering，
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2021-07-09 14:00:44
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# 声呐BM3D去噪技术的科普及Python实现
## 1. 引言
在现代信号处理领域，去噪是一项关键技术，尤其是在声呐图像和音频信号处理中。处理噪声可以大大提高信号的质量，使得后续的分析与判断更加准确。BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）是一种常用的去噪算法，以其极高的效果和适用性而受到广泛关注。本文将介绍声呐信号的特点，并用Python实现BM3D去噪
目录一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型2. 图像去噪类型2.1 噪声类型——融合方式2.2 噪声类型——概率分布二、非局部均值图像去噪方法三、基于图像先验的正则化去噪模型1. 图像的梯度先验2. 图像的非局部自相似先验3. 图像的稀疏性先验4. 图像的低秩性先验一、图像去噪基础知识1. 图像去噪模型 图像在传输、存储和拍摄等过程中，由于电磁
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2023-07-25 13:23:47
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最近整理了一下BM算法实现，浏览了很多帖子，发现一些帖子说的很多，但是给出的场景相对局限，要么就是model串是存在前后缀一致的，要么就是查找的结果都在最后。本文考虑到以上两种情况：1.好后缀可以匹配的字符在并不是前缀，是前缀中的一部分2.如果主串已经匹配到model串了，但没匹配完，主串还有，那后面如何操作？然后给出具体实现代码。BM算法逻辑用图简单说一下BM查找逻辑： &
论文原文：http://papers.nips.cc/paper/4686-image-denoising-and-inpainting-with-deep-neural-networks.pdf一、简介论文主要介绍了一种解决盲图像去噪和图像复原问题的新方法SSDA（叠加稀疏去噪自动编码器,Stacked Sparse Denoising Auto-encoders），它将稀疏编码和深度网络训练结
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2024-04-29 11:41:58
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双边滤波python实现 文章目录双边滤波python实现前言一、去噪算法二、双边滤波算法背景介绍三、双边滤波算法原理四、开发环境五、实验内容六、实验代码七、实验结果 前言双边滤波的实验原理和在python上的具体代码实现一、去噪算法图像去噪是用于解决图像由于噪声干扰而导致其质量下降的问题，通过去噪技术可以有效地提高图像质量，增大信噪比，更好的体现原来图像所携带的信息。在我们的图像中常见的噪声主要
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2023-10-26 14:24:37
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噪声来源相机传感器在拍摄图像的时候，可能会收到外界环境以及感光芯片本身质量的影响，成像之后在传输的过程中的传输介质也可能受到其他干扰，导致最终接收到的图像上存在一些干扰信息，这些干扰信息，被称之为噪声。在后续的图像分析过程中，如果不事先把噪声去除掉，将会影响图像分析的结果。 接下来我们简单介绍几种常见的噪声，并用Matlab来模拟这些噪声。常见的图像噪声椒盐噪声高斯噪声泊松噪声周期性噪声原始图像i
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2024-06-18 20:12:19
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一、图像平滑 图像平滑的目的之一是消除噪声，二是模糊图像。 从信号频谱的角度来看，信号缓慢变化的部分在频率域表现为低频，迅速变化的部分表现为高频。图像在获取、储存、处理、传输过程中，会受到电气系统和外界干扰而存在一定程度的噪声，图像噪声使图像模糊，甚至淹没图像特征，给分析带来困难。二、模板卷
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2023-11-25 20:04:18
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图像降噪算法——图像噪声模型图像降噪算法——图像噪声模型1. 图像噪声建模2. C++代码实现3. 结论 图像降噪算法——图像噪声模型1. 图像噪声建模首先，我们要区分图像传感器噪声和图像噪声，图像传感器噪声我在博客图像传感器与信号处理——详解图像传感器噪声中有过总结，图像传感器噪声会造成各种各样的图像噪声。其次，我们需要了解图像降噪模型，图像降噪模型可以建模为：其中，是观察到的噪声图像，是图像
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2023-11-10 08:21:47
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BM算法(Boyer-Moore)BM算法也叫做精确字符集算法，它是一种从右往左比较（后往前），同时也应用到了两种规则坏字符、好后缀规则去计算我们移动的偏移量的算法。一、坏字符规则BM 算法是从后往前进行比较，此时我们发现比较的第一个字符就不匹配，我们将主串这个字符称之为坏字符，也就是 f 。我们发现坏字符之后，模式串 T 中查找是否含有该字符（f），我们发现并不存在 f，此时我们只需将模式串右移
这篇文章写的特别好，就记录一下。
噪声模型
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压缩等各个方面。噪声的种类也各不相同，比如椒盐噪声，高斯噪声等，针对不同的噪声有不同的处理算法。v(x)，其加性噪声可以用一个方程来表示： u(x)u(x)是原来没有噪声的图像。xx是像素集合，η(x)η(x)是加项噪声项，代表噪声带来的影响。ΩΩ是像素
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2024-08-07 14:37:29
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Python实现多种图像去噪方法：中值滤波，均值滤波，高通滤波，低通滤波，高斯滤波，同态滤波图像和视频逐渐成为人们生活中信息获取的重要来源。人们准确地获取信源发出的图像和视频信息需要保证在传输过程中的无失真性，而在传输过程中很容易受到外部噪声干扰，因此需要在接收端采用去噪算法减轻图像的噪声。本文首先介绍了多种图像去噪的方法：低通滤波，高通滤波，均值滤波，中值滤波，高斯滤波和同态滤波。然后针对图像传
