MATLAB实现图像去噪：传统算法与DnCNN深度学习对比研究

资源摘要信息: "该项目利用MATLAB工具，实现了多种图像去噪算法，并对它们进行了比较研究。具体包括了四种传统图像去噪算法（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）以及一种基于深度卷积神经网络的DnCNN算法。项目目标是为了探究和比较这些算法在处理带有高斯白噪声的图像时的去噪效果。 #### 1.1 传统图像去噪算法与DnCNN模型 在传统的图像去噪算法中，均值滤波是最简单的一种，它通过计算图像中每个像素点的邻域平均值来平滑噪声；中值滤波则是用邻域像素的中值来替代中心像素值，能有效去除椒盐噪声；非局部均值滤波NLM是一种基于图像中相似块的信息来恢复图像的方法，能够更好地保留图像边缘；BM3D算法则是一种高级的去噪算法，通过块匹配和三维滤波的技术对图像进行去噪处理。 DnCNN算法是一种基于深度卷积神经网络的去噪方法，它通过训练网络自动学习如何去除图像噪声，通常具有更好的去噪效果，尤其是在高斯白噪声的去噪任务中表现出色。 #### 1.2 噪声强度和类型 项目中处理的噪声类型是高斯白噪声，这种噪声在图像处理中非常常见，其特点是具有零均值，且在每个频域内的功率谱密度保持不变。噪声强度设定了多个不同的级别（10,15,20...60,65,70），以便评估算法在不同程度噪声影响下的去噪性能。 #### 1.3 评价指标 为了评价去噪算法的性能，项目中选取了峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）作为标准。PSNR是从误差的角度衡量图像质量的一种指标，数值越大说明去噪后图像与原始图像的误差越小，去噪效果越好。SSIM则是从图像结构信息角度出发，其值越接近1，代表去噪后图像保持了更多的原始图像结构信息。 ### 2. 数据集介绍 该项目中采用了Set12数据集进行实验，该数据集包含了12张不同的图片。Set12是一个常用的图像去噪基准数据集，包含了多种图像类型，适合用于算法效果的测试和验证。如果使用者觉得数据集太过有限，可以根据需要自行添加新的图像数据集，只需在相关代码中修改数据集的路径即可。 在MATLAB环境中，使用者可以利用图像处理工具箱中的函数来实现上述各种去噪算法。对于基于深度学习的DnCNN算法，则需要构建相应的卷积神经网络结构，并进行相应的训练和测试。整体而言，该项目为图像去噪算法的研究提供了一个完整的实验框架，可供研究人员和工程师们进行算法开发和性能评估。"