作者：CV君 来自：我爱计算机视觉 图像去噪是计算机视觉领域的传统方向，对于可见光图像、视频、核磁图像等的处理仍应用广泛，在工业和学术界引起很多人的关注，基于BM3D(block-matching 今天新出的论文『A Comprehensive Comparison of Multi-Dimensional Image Denoising Methods』，对传统的图像去噪方法和深度学习方法进行了综述和比较 传统图像去噪方法（成功的BM3D框架的众多方法）流程： ? 即噪声图像经过Grouping、Collaborative filtering、Aggregation，得到结果图像。 该文详尽总结了用于评测结果的人工合成和真实世界的多维图像去噪数据集（具体出处和下载方式请参考原论文）： ? 具有代表性的多维图像去噪方法和数据集的发展史： ? 部分数据集的示例图像： ? 另外，对于图像去噪PSNR 和 SSIM 并不能完美反应图像质量，作者还做了大量的视觉效果评估： 1）CC15 数据集(PSNR) （图8） ?
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图像去噪是计算机视觉领域的传统方向，对于可见光图像、视频、核磁图像等的处理仍应用广泛，在工业和学术界引起很多人的关注，基于BM3D(block-matching 3D ，2007)框架的系列算法是该领域的著名方法 今天新出的论文『A Comprehensive Comparison of Multi-Dimensional Image Denoising Methods』，对传统的图像去噪方法和深度学习方法进行了综述和比较 传统图像去噪方法（成功的BM3D框架的众多方法）流程： ? 即噪声图像经过Grouping、Collaborative filtering、Aggregation，得到结果图像。 该文详尽总结了用于评测结果的人工合成和真实世界的多维图像去噪数据集（具体出处和下载方式请参考原论文）： ? 具有代表性的多维图像去噪方法和数据集的发展史： ? 部分数据集的示例图像： ? 另外，对于图像去噪PSNR 和 SSIM 并不能完美反应图像质量，作者还做了大量的视觉效果评估： 1）CC15 数据集(PSNR) （图8） ?
问题表述 机器学习问题提法 数据来源 探索性数据分析 图像去噪的传统滤波器概述 用于图像去噪的深度学习模型 结果比较 未来的工作和改进的范围 参考文献 图像中的噪点是什么？ 用于图像去噪的深度学习模型 随着深度学习技术的出现，现在可以从图像中去除盲目的噪声，这样的结果非常接近于真实图像的细节损失最小。 注意力权重将是大小为C [通道数]的向量。该向量将与输入U相乘。由于我们要“学习”注意力，因此我们需要该向量是可训练的。 根据PRIDNet论文，大小为C的合成矢量α，β，γ分别表示对U’，U’和U’’的柔和注意。 整个PRIDNet架构图如下所示， ? 结果如下： ? ? ? 引用 https://medium.com/image-vision/noise-in-digital-image-processing-55357c9fab71 (What is noise?)
torch 1.2.0 torchvision 0.4.0 opencv-python 4.1.0.25 numpy 1.16.2
自编码器只是一种思想，在具体实现中，encoder和decoder可以由多种深度学习模型构成，例如全连接层、卷积层或LSTM等，以下使用Keras来实现用于图像去噪的卷积自编码器。
expectedRatio = 0.05 for w in range(width): for h in range(height): #获取两个图像同一位置上的像素值 c1 = im1.getpixel((w,h)) c2 = im2.getpixel((w,h)) #生成器推导式，判断两个像素值各分量之差的绝对值是否小于阈值 similar = (abs(i-j)<255*expectedRatio for i,j in zip(c1,c2)) #如果每个分量都小于阈值，相似像素个数加1 if all(similar):
代码链接：https://www.github.com/JWSoh/DUBD 摘要 图像去噪是许多图像处理和计算机视觉任务的重要组成部分，因为在图像采集过程中不可避免的会产生噪声。 近年来，深度卷积神经网络(CNNs)在融合大规模合成数据集的图像去噪方面取得了巨大的成功。然而，它们都有各自的优点和缺点。 具体来说，作者将盲图像去噪问题分解为子问题，分别克服每个推理问题。由于CNN是一种强大的推理工具，作者的方法植根于CNN，并提出了一种新的网络设计，以实现高效的推理。
在这篇文章中，你将了解自编码器是如何工作的，以及为什么它们被用于医学图像去噪。 正确理解图像信息在医学等领域是至关重要的。去噪可以集中在清理旧的扫描图像上，或者有助于癌症生物学中的特征选择。 因此，医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。 所谓的自编码器技术已被证明是非常有用的图像去噪。 自编码器由编码器模型和解码器模型两个相互连接的人工神经网络组成。 在本文中，我描述了一种图像去噪技术，并提供了如何使用Python构建自动编码器的实用指南。放射科医生通常使用自动编码器去噪MRI、US、x射线或皮肤病变图像。
今天将给大家分享医学图像常见三种图像去噪算法。 均值滤波本身存在着固有的缺陷，即它不能很好地保护图像细节，在图像去噪的同时也破坏了图像的细节部分，从而使图像变得模糊，不能很好地去除噪声点。
降维的同时学习更稠密更有意义的表示 自编码器主要是一种思想，encoder和decoder可以由全连接层、CNN或RNN等模型实现 以下使用Keras，用CNN实现自编码器，通过学习从加噪图片到原始图片的映射，完成图像去噪任务
ADNet主要利用四个模块：一个稀疏块（SB），一个特征增强块（FEB）, 一个注意力机制（AB）和一个重构块(RB)来进行图像去噪。
在这项工作中，我们提出了一种基于Eformer-Edge enhancement-based transformer的新架构，该架构使用transformer块构建用于医学图像去噪的编解码网络。 通过对比确定性学习和残差学习对医学图像去噪进行了实验分析。 我们相信，我们的工作将鼓励更多的研究基于变压器的架构，用于使用残差学习的医学图像去噪。
,SORH,KEEPAPP]=ddencmp('den','wv',Xnoise);%计算去噪的默认阈值等 [Xdenoise,CXC,LXC,PERF0,PERFL2]=wdencmp('gbl',c, s]=wavedec2(Xnoise,2,'sym5'); Xdenoise1=wrcoef2('a',c,s,'sym5'); subplot(223);image(Xdenoise1);title( = detcoef2('h',c,s,1);%水平方向 cv1 = detcoef2('v',c,s,1);%垂直方向 cd1 = detcoef2('d',c,s,1);%斜线方向 %重构各频率成分的子图像 a1=wrcoef2('a',c,s,'bior3.7',1); h1=wrcoef2('h',c,s,'bior3.7',1); v1=wrcoef2('v',c,s,'bior3.7',1) ; d1=wrcoef2('d',c,s,'bior3.7',1); c1=[a1,h1;v1,d1]; %显示各频率成分的子图像 subplot(222);image(c1);axis square
今年随着深度学习快速发展，自然也将CNN网络引入来解决图像去噪问题。
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
选择信号子空间相应的基底并将输入信号投影到信号子空间中，以实现图像去噪。核心是希望投影能保持输入信号的局部结构，尤其是低亮度和弱纹理的区域。 为此，作者提出子空间注意力SSA，一个non-local注意力模块来显式地学习基底生成和子空间投影，最终设计一个UNet结构的网络完成端到端的图像去噪。 下图中(b) 为残差卷积 block;(c) 为子空间注意力模块 SSA，其中 basis vectors 即 为生成的基底向量。 ? 2、投影，如上图中(c)的 projection, 通过正交线性投影将图像特征 投影到子空间 中。 结论 本文以子空间投影的视角重新思考了图像去噪问题。
//github.com/JimmyChame/SADNet Title：Spatial-Adaptive Network for Single ImageDenoising(SADNet)：用于单张图像去噪的空间自适应网络 可以参考原文和Refernces部分自主学习，后两篇文章的解读我也会在自己的专栏中陆续写出，此处为专栏已有图像去噪/修复文章做一波引流。
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