高光谱图像去噪的Matlab代码使用字典学习方法（WHISPERS20）

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。

摘要 本研究提出了一种用于图像去噪的学习技术，它利用图像数据中的空间和光谱相关性，从输入和期望输出图像的训练集中学习图像处理方法。该技术可学习最佳回归系数，以利用相似位置的像素值估计期望输出图像中的像素值。所学习的回归系数具有较快的应用速度、较强的抗噪能力和对数据集细节的适应性，可广泛应用于各种图像处理任务。该技术可将图像传感器与新颖的滤色器阵列设计结合使用，以实现超越现有传感器的图像质量。

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/+misc文件夹则包含其他辅助功能。matlab/custom_mex文件夹中的cpu和gpu mex文件用于定义非本地网络层。

这是一个集结了各种与图像去噪相关的论文和数据集的Matlab代码库。特别关注现实世界中的图像去噪技术。我正在持续收集相关论文，如果您有兴趣将自己的论文添加到这个仓库，请随时通过lihao9605 [at] gmail.com与我联系。我将尽快更新您的内容。如果您喜欢这个仓库，请考虑点赞或Fork以支持我的工作。谢谢！注意，此集合基于DL方法，针对2021年及更多年份的论文进行了快速导航。包括模型发布的代码，如MPR网络，多阶段渐进式图像复原，Neighbor2Neighbor，单个噪声图像的自我监督降噪等。

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。

这个代码库包含了专门为光谱数据设计的MATLAB代码和脚本，利用欧几里德法进行去噪。基于稀疏表示（SR）学习框架，该方法从噪声版本的光谱数据中合成出清晰的频谱轮廓。数据集包括模拟的宇宙学数据，涵盖了13709个星系的全光谱能量分布（SED），每个示例在3750个波长的范围内编码。我们利用7000个示例来训练字典，并在其他示例上评估方法的性能。

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。