掌握Matlab图像视频去噪算法：awesome-image-denoising库解析

资源摘要信息:"本资源集合主要涉及图像和视频降噪技术，并提供了基于Matlab编写的卷积神经网络去噪代码。该集合集中展示了多种优秀的图像去噪算法，并且具有高度的流行性和可复制性。资源中包括了不同去噪算法的详细介绍和实现，如下所示： 1. 非局部均值（NLM） NLM算法由Buades等人提出，是一种基于图像块相似性的去噪方法。它不依赖于局部信息，而是通过查找和利用图像中的相似块来降低噪声。 2. BM3D BM3D算法通过稀疏3D变换域协同过滤进行图像恢复，由Dabov等人在2008年提出。这种算法结合了块匹配和稀疏表示，是一种非常强大的图像去噪方法。 3. PID（渐进式图像降噪） PID是一种通过迭代过程逐步降低图像噪声的算法，由C. Knaus等人在2014年提出。它在提高图像质量方面表现优异。 4. 稀疏编码（Sparse Coding） 稀疏编码降噪方法涉及通过稀疏和冗余表示对图像进行降噪，由Elad等人提出。这种方法依赖于稀疏表示来去除噪声。 5. LSSC（非局部稀疏模型） LSSC由Mairal等人在2009年提出，该方法利用非局部图像块的稀疏模型来恢复图像，强调了图像块间的非局部相似性。 6. NCSR（非局部集中式稀疏表示） NCSR是一种利用非局部集中式稀疏表示的图像恢复方法，由Dong等人在2012年提出。该方法通过稀疏变换和去噪策略来提升图像质量。 7. GSR（广义稀疏表示） GSR是Wen等人提出的结构化不完全稀疏变换学习方法，并保证了收敛性及其应用。这项技术也用于图像去噪。 这些去噪算法多采用先进的图像处理技术，包括但不限于图像块匹配、稀疏表示、迭代去噪等，以提高图像的视觉质量，并在去除噪声的同时尽可能保留图像中的细节信息。本资源集合不仅提供了这些算法的代码实现，而且还提供了一些可以用于评估去噪效果的测试基准和数据集，以帮助研究人员和开发人员进行算法的测试和比较。 由于本资源集合是开源的，因此开发者和研究者可以自由地使用、修改和分发这些代码。这对于学术研究和商业应用都是一个宝贵的资源，特别是对于那些寻求应用最新图像处理技术以提高图像质量的场合。通过访问最新的作品集，用户可以了解到最新的图像去噪算法和进展，并有机会向维护者提出改进建议或请求更新。"