图像去噪在二值图像分析、OCR识别预处理环节中十分重要，最常见的图像噪声都是因为在图像生成过程中因为模拟或者数字信号受到干扰而产生的，常见的噪声类型有如下：
【导读】在前面几讲中，专知成员Hui介绍了PIL、Matplotlib、Numpy、SciPy等Python图像处理的工具包。这一讲中，我们将介绍一个具体的实例——图像去噪，作为前面几讲的总结。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理（Matplotlib基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理（Numpy基本操作和图像灰度变换） 【干货】计算机视觉实战系列04—
概述： 椒盐噪声（salt & pepper noise）是数字图像的一个常见噪声，所谓椒盐，椒就是黑，盐就是白，椒盐噪声就是在图像上随机出现黑色白色的像素。椒盐噪声是一种因为信号脉冲强度引起的噪声，产生该噪声的算法也比较简单。
论文：Image denoising by sparse 3-D transform-domain collaborative filtering 代码：python 代码 介绍：图像去噪算法：BM3D
有损压缩通过变换和量化技术证明了其在视频压缩中的效率的同时，也表明其会带来量化错误问题。为了补偿这一误差，许多研究者开发了滤波技术，比如去块滤波、样本自适应偏移以及基于维纳的滤波。更进一步的，最近的编码标准将滤波技术应用于环内也取得了图像质量实质上的提高。目前，大部分的滤波技术集中在环路内，作为预处理的滤波还没有被广泛用于有损视频压缩，尤其是最近的视频编码标准 HEVC 和 VVC 中。少部分研究者根据视频压缩标准，基于传统的信号处理技术来进行预处理以提高视频质量，这样做复杂度低但是效率有限。
信号产生的小波系数含有信号的重要信息，将信号经小波分解后小波系数较大，噪声的小波系数较小，并且噪声的小波系数要小于信号的小波系数，通过选取一个合适的阀值，大于阀值的小波系数被认为是有信号产生的，应予以保留，小于阀值的则认为是噪声产生的，置为零从而达到去噪的目的。
file:///C:/Users/issuser/Downloads/NonLocalDenoising.pdf
我们在日常工作生活中，总是需要对图像进行处理，因为有一些图像总是模糊，或者有一些噪声干扰，比如一些黑白点。这时，就需要进行图像处理。本设计基于python+pyqt5实现一款图像增强的图片去噪，有UI界面，大家可以自行使用。
扩散模型(Diffusion Models)在图像生成方面表现出了卓越的性能。今天给大家分享的这篇文章，微软研究人员将扩散模型(Diffusion Models)应用到了代码生成领域，提出了CODEFUSION架构，实验结果表明CODEFUSION-75M效果超过了ChatGPT、StarCoder、GPT-3等众多百亿、千亿级参数的模型。
你还记得胶卷相机的时代吗？冲洗照片是一个神秘的过程，只有摄影师和专业人士才能够驾轻就熟。大多数人的印象中只有弥漫着昏暗红光的暗室。简而言之，冲洗照片是一个耗时的过程。
去噪（Noise Removal），首先要认识噪声类型和形成，然后结合噪声特点进行去噪。 首先噪声类型如下表：
深度卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks, CNNs) 依赖前向传播和反向传播获得显著的图像去噪性能。但如何通过 CNNs 获取有效的结构信息解决复杂场景的图像去噪问题是关键。作者们提出了一种交叉 Transformer 去噪卷积神经网络 (Cross Transformer denoising CNN, CTNet)用于获得复杂场景下清晰图像。
哈尔滨工业大学与北京大学的研究人员在神经网络Top期刊NeuralNetworks上2020年联合发表《Attention-guided CNN for image denoising》,受到一致好评。该论文利用稀疏机制、特征增强机制和Attention机制在小网络复杂度的情况下提取显著性特征进而移除复杂图像背景中噪声。
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。噪音的存在可能会混淆疾病的识别和分析，从而导致不必要的死亡。因此，医学图像去噪是一项必不可少的预处理技术。
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
但是,现有的深度学习去噪方法存在一个关键问题——泛化能力差。大多数方法都是在高斯噪声上训练和测试的。当遇到训练过程中未见过的噪声时,这些方法的效果会急剧下降。因为深度网络很容易过拟合训练数据,普通的学习方式使得网络仅仅学会如何去除高斯噪声,未学会图像的内在结构。
BM3D（Block-matching and 3D filtering，3维块匹配滤波） 2007-TIP-Image denoising by sparse 3D transform-domain collaborative ltering
小波去噪方法就是一种建立在小波变换多分辨分析基础上的新兴算法，其基本思想是根据噪声与信号在不同频带上的小波分解系数具有不同强度分布的特点，将各频带上的噪声对应的小波系数去除，保留原始信号的小波分解系数，然后对处理后的系数进行小波重构，得到纯净信号。
常用的图像处理技术有图像读取，写入，绘图，图像色彩空间转换，图像几何变换，图像形态学，图像梯度，图像边缘检测，图像轮廓，图像分割，图像去噪，图像加水印以及修复水印等
AI 绘画中的扩散模型是近年来在计算机视觉和图像生成领域中获得关注的一种深度学习方法。这种模型特别擅长于生成高质量的图像，包括艺术作品和逼真的照片样式的图像。扩散模型的关键思想是通过一个渐进的、可逆的过程将数据（在这个场景中是图像）从有序状态转换到无序状态，然后再逆转这个过程来生成新的数据。
自编码器是神经网络的一种，是一种无监督学习方法，使用了反向传播算法，目标是使输出=输入。 自编码器内部有隐藏层 ，可以产生编码表示输入。1986 年Rumelhart 提出。
【新智元导读】没有什么能阻挡我们对高清无码大图的向往。在ICML2018上，英伟达和MIT等机构的研究人员展示了一项图像降燥技术Noise2Noise，能够自动去除图片中的水印、模糊等噪音，几乎能完美复原，而且渲染时间是毫秒级。
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，其结合图像非局部相似的属性和变换域的稀疏表示，在深度学习用于CV各领域的今天仍有用武之地。
图像预处理算法的好坏直接关系到后续图像处理的效果，如图像分割、目标识别、边缘提取等，为了获取高质量的数字图像，很多时候都需要对图像进行降噪处理，尽可能的保持原始信息完整性（即主要特征）的同时，又能够去除信号中无用的信息。
使用深度学习架构会更好的解决这个问题。目前看深度学习远远超过了传统的去噪滤波器。在这篇文章中，我将使用一个案例来逐步解释几种方法，从问题的形成到实现最先进的深度学习模型，然后最终看到结果。
看完本篇文章的所有操作和实践，就不需要去花钱修复照片了自己也能做到而且保证十分便捷！本篇文章将介绍常用到的图像去噪滤波算法，采用实例代码和处理效果一并展现的方式进行介绍，能够更直观的看到每种算法的效果。本篇文章偏实战，所以不会涉及到过多每种算法的原理理论计算公式，以一篇文章快速了解并实现这些算法，以效率最高的方式熟练这些知识。
本文对旷视科技2021年关于图像去噪的新作"NBNet进行解读，该工作抛开复杂的网络结构设计和精确的图像噪声建模，创新性的提出子空间基向量生成和投影操作。
近几年来，视频流的技术环境发生了巨大的变化，互联网上的视频流量急剧增加。根据 Cisco 公司的报告的预测，视频流量将超过整个互联网使用量的 80%。这也使得人们对视频流和实时视频通信应用中的视频压缩的比特率与质量的权衡关系产生了更大的兴趣。然而这些编解码器在实际系统中的实际部署表明，还有其他考虑因素进一步限制了编解码器的性能，例如设备上的资源、云中的计算资源和 CDN（内容交付网络）中不同服务器之间的带宽。尤其是转码已经成为流媒体和通信生态系统的一个关键设备，使 Netflix、YouTube、Zoom、微软、Tiktok 和 Facebook 的视频应用成为可能。用户生成内容（UGC）的流媒体的一个主要问题是失真的影响，如噪音、曝光/光线和相机抖动。对于 UGC，这些失真通常会导致比特率提高，图片质量降低。
推荐系统中通常采用隐式反馈，如点击。将观察到的数据（如曝光点击）作为正样本，未观察到的作为负样本，但是隐式反馈通常是有噪声的，比如存在误点击的情况。现有的处理反馈中噪声的方法存在以下不足：
当前语义分割任务存在一个特别常见的问题是收集 groundtruth 的成本和耗时很高，所以会使用预训练。例如监督分类或自监督特征提取，通常用于训练模型 backbone。基于该问题，这篇文章介绍的方法被叫做 decoder denoising pretraining (DDeP)，如下图所示。
本文将展示如何通过三个简单的步骤来实现降噪。我们将使用机器学习训练的降噪模型，最好的降噪模型之一。
今天给大家介绍德国亥姆霍兹慕尼黑中心计算生物学研究所的Fabian J. Theis教授等人发表在Nature Communications上的一篇文章 “Single-cell RNA-seq denoising using a deep count autoencoder” 。单细胞RNA测序 (scRNA-seq) 使研究人员能够以细胞分辨率水平研究基因表达。然而，由于扩增和“dropout”事件产生的噪声可能会阻碍下游分析，因此需要针对越来越数量庞大却稀疏的scRNA-seq数据进行去噪。本文提出了一种深度计数自编码器网络 (DCA) 来去除scRNA-seq数据集的噪声。DCA考虑计数分布、数据的过分散和稀疏性，使用负二项噪声模型 (有或没有零膨胀) 捕获非线性基因-基因依赖关系。DCA模型与细胞的数量成线性关系，因此，可以应用于数百万个细胞的数据集。DCA改进了使用模拟和真实数据集的多种典型的scRNA-seq数据分析。DCA在数据插补的质量和速度上都优于现有的方法，增强了生物发现能力。
小波变换是一种信号的时间——尺度（时间——频率）分析方法，它具有多分辨分析的特点，而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法。即在低频部分具有较低的时间分辨率和较高的频率分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适合于分析非平稳的信号和提取信号的局部特征，所以小波变换被誉为分析处理信号的显微镜。
均值滤波是低通滤波，线性滤波器，其输出为邻域模板内像素的平均值，用于图像的模糊和降噪。
本篇把小波分析应用在图像处理中的去噪以及压缩进行了简单介绍与实例应用，不过由于知识储备还有限，有些专业知识还是无法详细的表述出来，所以感兴趣的需要自行查资料学习了，公式看多了，看着是真滴懵.....
3D降噪_时域降噪 视频去噪方法按照处理域的不同可分为空间域、频域、小波域、时域、时－空域去噪等，但是不同域之间的去噪方法会发生重叠现象，或者一种去噪方法会或涉及多个处理域。例如，在时域或时－空域去噪方法中也可使用频域的方法，即将视频序列的全部或一部分通过傅里叶变换转换至频域后，再使用时域或时－空域的形式来进行去噪处理。
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在图像处理中，图像的高频区域（边缘、纹理等）直接影响着结果的视觉感官质量。本文工作重新思考了图像梯度在深度学习网络中的构建，从像素级对噪声图像进行分层，为网络输入提供更多的结构信息，并通过反向传播梯度引导网络学习高频特征。最后提出了即插即用的锐化损失解决去噪图像过于平滑的问题，突出图像中的高频信息而不影响低频信息。在模拟噪声和真实噪声数据benchmark数据集上实现了SOTA。
去年4月，OpenAI发布的DALL-E 2用更高的分辨率、更真实的图像生成以及更准确地理解自然描述，横扫整个AIGC领域。
Title：Spatial-Adaptive Network for Single ImageDenoising(SADNet)：用于单张图像去噪的空间自适应网络
大家好，我是阿里巴巴高级技术专家梅大为，本次分享的主题是优酷在超高清视频技术的实践，主要内容是优酷在超高清视频技术上的理解和思考，以及在超高清视频上进行修复增强的具体实践。大众在互联网上观看视频，除了视频本身的内容和VIP的价格以外，最关注的的应该就是视频的观看体验。根据优酷的用户调查数据来看，很大部分的用户在选择视频APP时更关注是否有蓝光、4K或者HDR、杜比音效这些选项，也有70%的用户会在观看视频1分钟后因为视频清晰度的原因而弃剧，这两个数据都体现出视频观看体验对用户的重要性。
博主最近转战语音增强研究，刚学习了最基础也是最成熟的方法——谱减法，最早是boll提出的《Suppression of acousic noise in speech using spectral subtraction》。http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/47276353 链接中的这边博客给我帮助很大，比较详细，matlab源码也可以找到，对于刚入门音频处理的小白来讲，先从这边文献《Enhencement OF Speech Corru
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，今天介绍的是我们知识星球图像降噪模型和数据集相关专题上线。
小波分析即用Mallat塔式算法对信号进行降阶分解。该算法在每尺度下将信号分解成近似分量与细节分量。近似分量表示信号的高尺度，即低频信息；细节分量表示信号的低尺度，即高频信息。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 由于在图像生成效果上可以与GAN媲美，扩散模型最近成为了AI界关注的焦点。 谷歌、OpenAI过去一年都提出了自家的扩散模型，效果也都非常惊艳。 另一边，剑桥大学的学者David Krueger提出，自动编码器会不会卷土重来成为研究热潮。 就在最近，DeepMind的一位研究科学家Sander Dieleman基于以上两股热潮，提出了自己的观点： 扩散模型就是自动编码器啊！ 这一观点立刻引起了不少网友的注意，大家看了Sander的阐述，都觉得说得很
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