MATLAB环境下传统与深度学习图像去噪算法实现对比

资源摘要信息:"本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现图像去噪的两种方法：传统的图像去噪算法和基于深度卷积神经网络的DnCNN算法。" 一、传统图像去噪算法 传统图像去噪算法主要包括：均值滤波、中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。这些算法的主要思想是通过某种方式对噪声图像进行平滑处理，从而达到去噪的目的。 1.均值滤波：对图像的每个像素点，取其周围的像素点的平均值作为该点的新值。 2.中值滤波：对图像的每个像素点，取其周围的像素点的中值作为该点的新值。 3.高斯滤波：对图像的每个像素点，取其周围像素点的加权平均值作为该点的新值，权重由高斯函数确定。 4.双边滤波：对图像的每个像素点，取其周围像素点的加权平均值作为该点的新值，权重由空间距离和像素值的相似度共同决定。 二、基于深度卷积神经网络的DnCNN图像去噪算法 DnCNN是一种基于深度卷积神经网络的图像去噪算法，它通过学习大量的噪声图像和对应的无噪声图像，学习到一个从噪声图像到无噪声图像的映射。 DnCNN的主要步骤如下： 1.预处理：将图像转换为小块，每个小块包含一些像素点。 2.卷积层：每个卷积层都包含一组滤波器，这些滤波器可以捕捉图像的特征。 3.非线性激活函数：在卷积层之后，通常会使用非线性激活函数，如ReLU，增加网络的非线性。 4.批归一化：在非线性激活函数之后，通常会使用批归一化，使得网络的训练更稳定。 5.残差学习：DnCNN使用残差学习，即输出不仅取决于当前的输入，还取决于输入的原始值。 三、MATLAB实现 在MATLAB中，可以使用内置函数或自定义函数来实现上述去噪算法。例如，使用内置函数'filter2'实现均值滤波，使用'fspecial'实现高斯滤波，使用'dnCNN'函数实现DnCNN去噪算法。 四、项目代码 项目代码文件名"project_code_0717"可能包含了实现上述去噪算法的MATLAB代码，包括数据预处理、模型训练、模型评估等环节。 总结，本文档详细介绍了如何使用MATLAB实现图像去噪的两种方法：传统的图像去噪算法和基于深度卷积神经网络的DnCNN算法，并提供了在MATLAB中实现这些算法的方法和可能的项目代码文件名。