实现默认设置下的BM3D去噪算法，为简单起见，图像用PS转成纯数据的RAW格式

用matlab编译的bm3d去噪代码，另外有均值滤波，中值滤波还有频域滤波的代码。

BM3D是目前最好的图像去噪方法之一，资源中有demo，很好实践！matlab版本的！

function[PSNR,y_est]=BM3D(y,z,sigma,profile,print_to_screen,N2,N2_wiener,Ns,Ns_wiener,tau_match)%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%BM3DisanalgorithmforattenuationofadditivewhiteGaussiannoisefrom%grayscaleimages.Thisalgorithmreproducestheresultsfromthearticle:%%[1]K.Dabov,A.Foi,V.Katkovnik,andK.Egiazarian,"ImageDenoising%bySparse3DTransform-DomainCollaborativeFiltering,"%IEEETransactionsonImageProcessing,vol.16,no.8,August,2007.%preprintathttp://www.cs.tut.fi/~foi/GCF-BM3D.%%%FUNCTIONINTERFACE:%%[PSNR,y_est]=BM3D(y,z,sigma,profile,print_to_screen)%%!Thefunctioncanworkwithoutanyoftheinputarguments,%inwhichcase,theinternaldefaultonesareused!%%BASICUSAGEEXAMPLES:%%Case1)Usingthedefaultparameters(i.e.,imagename,sigma,etc.)%%[PSNR,y_est]=BM3D;%%Case2)Usinganexternalnoisyimage:

：提出一种ＳＡＲ图像目标识别新方法。
首次引入ＢＭ３Ｄ方法，用于滤除原始图像中的相干斑噪声，ＢＭ３Ｄ结合了空间域和变换域去噪的优势，滤波性能优异。
在特征提取步骤，将低阶Ｈｕ矩与高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩组合，Ｈｕ矩描述目标的粗略信息，高阶Ｚｅｒｎｉｋｅ矩描述目标的细节信息，因此组合矩能够更加全面而细致地表达目标特性。
使用组合矩特征训练ＳＶＭ分类器，对含噪的ＳＡＲ图像进行识别实验。
实验结果表明：本文方法的识别率高达９８．９０％，优于已有的ＳＡＲ目标识别方法

BM3D在传统图像去噪方面效果是最好的，此代码需要安装opencv库

这个货物箱是BM3D算法的matlab实现。
BM3D是一种图像滤波算法，使用了块匹配方式以及三维变更，滤波下场极其不错！

这是基于Python编写的典型图像去噪算法BM3D，含源代码以及尺度。
不依赖于作者原版的Matlab，开拓使用愈加友好，代码结构明晰。

三维块匹配(BM3D)算法：它首先把图像分成一定大小的块，根据图像块之间的相似性，把具有相似结构的二维图像块组合在一起构成三维数组，然后用联合滤波的方法对这些三维数组进行处理，最后，通过逆变换，把处理后的结果返回到原图像中，从而得到去噪后的图像。
该方法确实有效，它不仅有一个较高的信噪比，而且视觉效果也很好,是最经典的算法之一。
此为BM3D算法的C++完整代码

BM3D去噪算法+图像实例，matlab源码，亲测可完成

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。