图像去噪实战：BM3D与DnCNN对比_图像去噪技术趋势

图像去噪实战：BM3D与DnCNN对比

• 前言
• 一、图像去噪概述
• • 1.1 图像噪声的来源与类型
  • 1.2 图像去噪的重要性
• 二、BM3D 去噪算法
• • 2.1 BM3D 算法的基本原理
  • 2.2 BM3D 算法的流程
  • • 2.2.1 块匹配与分组
    • 2.2.2 三维变换
    • 2.2.3 阈值处理
    • 2.2.4 逆变换与聚合
  • 2.3 BM3D 算法的代码示例
  • 2.4 BM3D 算法的优缺点
  • • 2.4.1 优点
    • 2.4.2 缺点
• 三、DnCNN 去噪算法
• • 3.1 DnCNN 算法的基本原理
  • 3.2 DnCNN 算法的网络结构
  • • 3.2.1 卷积层与激活函数
    • 3.2.2 批归一化层
    • 3.2.3 残差学习
  • 3.3 DnCNN 算法的训练过程
  • • 3.3.1 数据集准备
    • 3.3.2 损失函数
    • 3.3.3 优化器与训练参数
  • 3.4 DnCNN 算法的代码示例
  • 3.5 DnCNN 算法的优缺点
  • • 3.5.1 优点
    • 3.5.2 缺点
• 四、BM3D 与 DnCNN 的对比分析
• • 4.1 去噪效果对比
  • • 4.1.1 客观指标对比
    • 4.1.2 主观视觉效果对比
  • 4.2 计算效率对比
  • • 4.2.1 运行时间对比
    • 4.2.2 计算资源需求对比
  • 4.3 适用场景对比
  • • 4.3.1 BM3D 的适用场景
    • 4.3.2 DnCNN 的适用场景
• 五、流程图
• • 5.1 BM3D 算法流程图
  • 5.2 DnCNN 算法流程图
• 六、实际应用案例
• • 6.1 医学影像去噪案例
  • 6.2 监控视频去噪案例
• 七、图像去噪技术的发展趋势
• • 7.1 混合去噪算法的兴起
  • 7.2 轻量级网络的研究
  • 7.3 无监督和半监督学习的应用
  • 7.4 面向特定噪声类型的算法优化
• 了解博主

图像去噪实战：BM3D与DnCNN对比​ 人工智能，计算机视觉，大模型，AI，图像噪声是指图像在获取、传输或存储过程中引入的不必要干扰信息。常见的噪声来源有很多。比如，在图像采集时，相机传感器的温度过高会产生热噪声；光线不足时，传感器接收的光子数量少，会导致泊松噪声；传输过程中，信号受到电磁干扰会引入高斯噪声等。

前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指