Matlab图像去噪挑战赛：代码演示与华为智能手机图像处理

本次挑战赛要求参赛者开发一种有效的图像去噪算法，目的是在去除图像噪声的同时尽可能地保留图像细节。参赛者需要使用华为P20智能手机在“建筑物”，“文本”和“植物”这三个图像类别上拍摄的975对含噪图像及其对应的清晰图像。这些图像配对提供了一个丰富的测试数据集，用于评估参赛者设计的去噪算法的有效性。 比赛期间，参赛者需要提交他们的去噪算法代码，并通过在30张测试图像上的表现来进行评分。测试图像和它们的元数据都已经提供，这些元数据记录在CSV文件中，例如ISO设置等信息。参赛者可以利用这些信息来调整和优化他们的算法。 为了帮助参赛者更好地理解图像去噪算法的实现过程，组织者提供了一个Jupyter Notebook演示，该演示在测试图像上进行了图像去噪的过程。参赛者可以使用华为比赛中的test.png和test_clean.png图像来验证他们的算法。 此外，组织者还提供了一个包含Matlab文件的文件夹BM3D_COLOR，这些文件用于在30张测试图像上运行BM3D去噪算法。BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）是一种广泛认可的高效图像去噪方法。参赛者只需在Matlab中运行run.m文件，就可以使用华为提供的测试文件夹中的30张图像进行去噪，并将去噪后的图像输出保存。 此外，组织者还通过Jupyter Notebook提供了演示高斯模糊、双边滤波和非局部均值降噪方法的opencv实现。这些方法是图像去噪领域的基本技术，也是参赛者可能需要参考和比较的算法。为了运行这些opencv实现的演示，参赛者需要下载opencv 3。 整个挑战赛不仅考察参赛者的算法设计能力，还考验他们在实际应用中处理图像噪声问题的技能。通过这项比赛，参赛者有机会接触到最新的图像去噪技术，同时也有助于推动图像去噪技术的发展。"