BM4D视频去噪matlab工具箱，视频预处理，为后续检测、追踪做准备。

the code of BM4D image denoising method, it is implemented in matlab and C. It can be applied to RGB image, video, and multi-channle image.

光谱计算机断层扫描（CT）从多个窄能量窗口的投影中重建相同的扫描对象，可用于材料识别和分解。 但是，多能量投影数据集的信噪比（SNR）较低，导致重建的图像质量较差。 为了解决这个棘手的问题，我们开发了一种光谱CT重建方法，即空间光谱立方体匹配框架（SSCMF）。 该方法受到以下三个事实的启发：（i）人体通常由两种或三种基本材料组成，这意味着重构的光谱图像具有很强的稀疏性； （ii）单通道图像中相同的基本物质成分在局部区域具有相似的强度和结构。 同一能量通道内的不同材料成分共享相似的结构信息； （

四维块匹配协同滤波(BM4D)用于地震信号去噪时, 虽然性能良好, 但需要预知噪声标准差。针对上述问题, 提出结合主成分分析(PCA)噪声估计的BM4D三维地震信号去噪算法。该算法首先用PCA对地震信号进行噪声估计, 然后将估计结果用于BM4D去噪。对人工合成与实际三维地震信号的去噪实验结果表明, 本文算法具有可行性, 既能取得很好的去噪效果, 又能规避BM4D对噪声水平预估值敏感的局限性。与5种噪声估计算法的对比实验表明, 本文方法在噪声估计时间和精度方面均具有优势。