使用深度卷积神经网络去除图像噪声的五种方法对比研究

本文分别探究了基于深度卷积神经网络(DnCNN)和传统图像去噪算法(均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM和三维块匹配滤波BM3D)的效果对比。基于DnCNN模型去噪对比实现的四种传统算法作为对照组，对高斯白噪声数据进行处理并分别采用峰值信噪比PSNR和结构相似性SSIM作为评价指标进行测试评估。每种算法效果都有所不同，最后展示并讨论结果。相应目录链接分别为：avefilter、medainfilter、nlm-image-denoising、BM3D、DnCNN。用户可以在对应目录下找到相应的.m文件，并运行对应文件以实现相应算法。