基于Matlab的卷积滤波器代码-Image-Convolution: 图像卷积

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简介：
本项目提供了一套基于Matlab实现图像卷积操作的代码。通过使用不同的卷积核，可以对图像进行边缘检测、模糊处理等多种效果增强和特征提取任务。适合初学者学习卷积滤波原理及应用。本实验室使用MATLAB代码实现灰度图像的卷积操作，这一功能在计算机视觉系统（如边缘检测）及大多数图像编辑程序（例如Photoshop中的图像锐化）中广泛应用。所使用的示例图像是“cameraman.tif”。关于基本卷积函数：funresult=basic_convolution(image, kernel) 该函数接受灰度图像（2D矩阵）和滤波内核（2D矩阵）作为输入，并返回与原图大小及数据类型相同的卷积结果。对于扩展的卷积部分，首先处理中心区域以确保输入图像内容不会移动。边界通过复制边缘像素来填充。接下来展示3×3的卷积核，用于计算水平、垂直和对角线方向上的梯度值，并使用锐化蒙版增强图像清晰度。此外还从零开始实现了高斯低通滤波器，包括5×5内核和1个像素的标准偏差的操作。

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基于Matlab的卷积滤波器代码-Image-Convolution: 图像卷积

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本项目提供了一套基于Matlab实现图像卷积操作的代码。通过使用不同的卷积核，可以对图像进行边缘检测、模糊处理等多种效果增强和特征提取任务。适合初学者学习卷积滤波原理及应用。本实验室使用MATLAB代码实现灰度图像的卷积操作，这一功能在计算机视觉系统（如边缘检测）及大多数图像编辑程序（例如Photoshop中的图像锐化）中广泛应用。所使用的示例图像是“cameraman.tif”。关于基本卷积函数：funresult=basic_convolution(image, kernel) 该函数接受灰度图像（2D矩阵）和滤波内核（2D矩阵）作为输入，并返回与原图大小及数据类型相同的卷积结果。对于扩展的卷积部分，首先处理中心区域以确保输入图像内容不会移动。边界通过复制边缘像素来填充。接下来展示3×3的卷积核，用于计算水平、垂直和对角线方向上的梯度值，并使用锐化蒙版增强图像清晰度。此外还从零开始实现了高斯低通滤波器，包括5×5内核和1个像素的标准偏差的操作。

基于Matlab的卷积滤波器代码-Machine-Learning-Image-Classification:利用卷积神经网络(CNN)...

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本项目使用MATLAB开发，通过实现卷积滤波器应用于图像分类任务中。基于CNN技术，提高机器学习模型在图像识别中的准确性与效率。本段落探讨了一种称为卷积神经网络（CNN）的机器学习算法，这种技术广泛应用于图像识别与分类领域。我们将使用一个包含5,000张猫图和5,000张狗图的数据集来训练模型，并让其学会区分这两类图片。通过这个过程，我们不仅能让模型识别新输入的是猫还是狗的图片，而且如果提供足够的数据量的话，还能用于分类任意数量的不同图像类别。卷积神经网络（CNN）是模式识别和特征检测的理想选择，在进行图像分类时尤为有效。提高其性能可以通过调整超参数、增加更多的卷积层或全连接层以及使用标注更加准确的数据来实现。构建一个简单的CNN模型通常包括以下步骤：首先，我们通过将输入的图片与一系列预定义的功能探测器（也称为内核或滤波器）进行逐像素乘法运算，并生成特征图；其次，应用最大池化操作以减少数据量并保留关键信息；接着是展平处理阶段和全连接层的应用。卷积过程实质上通过图像与其对应的过滤器之间的相互作用揭示了该图片中的某些模式或结构特性。简而言之，卷积神经网络通过对输入的图像执行一系列经过精心设计的操作来提取有用的特征，并最终进行分类决策。

基于Matlab的卷积滤波器代码——图像过滤与混合图像（项目1）

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本项目利用MATLAB开发了用于图像处理的卷积滤波器代码，实现了图像模糊、锐化及混合效果，为图像增强和特征提取提供技术支持。项目目标是编写图像过滤功能，并使用它来创建一个简化版的SIGGRAPH 2006上的混合图象效果，该技术由Oliva、Torralba 和Schyns提出。这种混合图像是指当观察者从不同距离观看时，其解释会发生变化的一种静态图像。核心思想是高频信息在近距离下更为显著，而在远距离处只能看到低频（平滑）部分的信号。通过将一个图片中的高频成分与另一张图片中的低频成分进行结合，可以创造出一种混合图象，在不同的观察距离会产生不同解读的效果。此项目旨在帮助你熟悉MATLAB和图像处理技术。一旦创建了过滤功能，构造混合图像的过程就相对简单了。如果你还不太了解MATLAB的话，这次任务将对你有很大的帮助。其中关键步骤之一是实现一个名为my_imfilter()的函数，该函数模仿MATLAB中imfilter()的功能，并且默认采用相同的行为模式。在进行这项工作时，请参考Szeliski的第3.2章和课程讲义中的材料来了解图像过滤（尤其是线性过滤）的相关知识。尽管MATLAB提供了许多内置高效函数用于执行此类任务，但在这个项目中你需要从头开始编写自己的代码实现这些功能。

convolution-filter-MPI: 基于 MPI 和可选 OpenMP 的卷积滤波器并行实现

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Convolution-Filter-MPI项目提供了一个基于MPI和可选OpenMP的高效卷积滤波器并行计算解决方案，适用于大规模数据处理需求。该项目是为大学课程并行系统开发设计的，并作为使用消息传递接口（MPI）和OpenMP API进行并行计算介绍的一部分。在图像处理中，卷积滤波器（也称为内核、卷积矩阵或掩码）用于通过应用模糊、锐化、浮雕及边缘检测等效果来变换图像。给定输入图像以及一个特定的卷积矩阵后，我们需要围绕输出图像中的每个像素计算其值。第i个输出像素值的计算基于该像素及其周围邻近区域内的输入像素值进行。这表明我们可以利用这些局部所需计算的特点来进行并行处理优化。具体来说，如果滤波器是一个3x3矩阵，则为了在原始图像的一个矩形（NxM）部分中获得输出值，仅需使用相邻的上下各2行和左右两边外扩两列的数据即可进行计算。由于问题具有这种局部性特点，并行方法能够成为一种很好的解决方案选择。

基于卷积滤波器的MATLAB代码与SRCNN的TensorFlow实现

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本项目对比了在图像超分辨率任务中，使用MATLAB和TensorFlow实现的不同框架效果。具体来说，采用MATLAB实现经典卷积滤波算法，并用TensorFlow复现SRCNN模型，通过实验数据分析两种方法的优劣。在TensorFlow框架下实现基于深度卷积网络的SRCNN图像超分辨率技术。我们的方法与原论文所述的方法几乎一致。我们使用91个图像的数据集进行训练，并利用Set5数据集作为验证工具。为了确保测试时能够获得相同放大倍数（2、3和4）的结果大小，我们将测试图片裁剪为最小公倍数尺寸的12部分。同时，我们在地面实况边界的双三次内插测试图中填充了6个像素值以保证其与SRCNN输出结果保持一致。依据该论文，在放大系数为3时于Set5数据集上实现最佳性能的情况下，滤波器大小设定为9-5-5且使用ImageNet训练数据集的平均PSNR（峰值信噪比）达到32.75dB。然而，我们的模型在经过验证后达到了32.39dB的最佳效果，并采用的是91个图像的数据集、过滤器尺寸为9-1-5以及Y通道进行训练和测试。当完成12,500轮的训练之后，我们得到了与论文中相同的PSNR值——即32.39 dB。此外，提供了一个使用放大系数为3且基于91个图像的数据集预训练模型。请注意，在此过程中我们仅对Y通道进行了训练和测试操作；如果需要在三个颜色通道（如YCbCr或RGB）上进行实验，则需相应调整设置。

基于Matlab的卷积滤波器代码-降噪深度PPG(DenoiseDeepPPG)

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简介：本项目提供了一种在MATLAB环境中实现的卷积滤波器代码，专门用于处理降噪深度光电容积脉搏波（DenoiseDeepPPG）信号，有效提升数据质量。 DenoiseDeepPPG是高级可穿戴技术中心（CWAT）项目的一部分成果之一，专注于去除光电容积描记术（PPG）信号测量过程中产生的噪声伪影。我们使用了一种算法生成的信号作为输入，并利用包含16个卷积层的完全卷积网络进行降噪处理。前15个卷积层由3层组成的组重复五次，滤波器宽度分别为9、5和9，滤波数量分别是18、30和8；最后一个卷积层则具有过滤器宽度为129且只有一个过滤器的设置。为了适应该项目的需求并使其能够从生物医学应用中使用的PPG信号中去除高水平噪声，我们在Matlab 2021环境下调整了该代码。此外，在数据集创建方面，我们参考了QunfengTang等人发表的研究成果，并基于其提出的使用两个高斯函数生成光电容积描记图的方法进行修改。我们的改动在于产生带有高斯噪声的信号以作为降噪器的输入。为了构建PPG综合数据集，我们在上述研究的基础上进行了代码调整，以便能够生成具有不同程度随机性及不规则性的合成PPG波形，并以此来测试和验证DenoiseDeepPPG的有效性和鲁棒性。

基于维纳滤波与盲去卷积的图像恢复（MATLAB）

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本研究利用MATLAB平台，结合维纳滤波和盲去卷积技术，提出了一种有效的图像复原方法，旨在去除模糊并提升图像清晰度。维纳滤波和盲去卷积算法可用于图像复原，在MATLAB中有相应的实现方法。

Matlab中的图像卷积与傅里叶去卷积代码 - Fourier-Deconv

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Fourier-Deconv项目提供了基于MATLAB实现的图像卷积和傅里叶变换去卷积的源代码，适用于图像处理领域中需要提高分辨率或恢复原始图像信息的研究者。该存储库包含arXiv上技术报告“如何有效地解决傅立叶域中的凸像优化和反卷积”的实施内容。作者为弗雷德里克·邓布根与Sabine Süsstrunk教授。本存储库包括以下脚本： - `python/Convolution.ipynb` 和 `matlab/Convolution.m`：用于可视化空间及傅立叶域中卷积的脚本。 - `python/Optimization.ipynb` 和 `matlab/Optimization.m`：解决Fourier域内图像模糊化示例问题的脚本。 - 其他工具，如Python下的`tools.py`, `psf2otf.py` 及Matlab中的 `sh_computation.m`, `vec2mat.m` 等用于绘图和基础操作。我们欢迎任何形式的贡献（使用不同编程语言实现、改进现有代码等）。如果您希望在代码中添加内容，请提交请求或直接联系我们。致谢：感谢Zahra Sadeghipoor博士，Nikolaus Arvanitopoulos博士以及Radhakrish对本项目的帮助和支持。

动态蛇卷积（Dynamic Snake Convolution）

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动态蛇卷积是一种创新的深度学习卷积神经网络结构，通过模仿蛇类蜿蜒前行的方式，在图像或数据处理中实现更加灵活和高效的特征提取。动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）是一种创新的深度学习技术，在处理图像中的复杂几何形状和拓扑结构方面表现出色，例如管状结构、血管、道路以及轮廓线等特征。与传统的固定滤波器不同，动态蛇形卷积允许其卷积核在进行特征提取时以非刚性且可变形的方式“游走”，从而更好地适应图像中的复杂结构。这种技术的核心设计理念借鉴了生物医学领域中用于分割和识别的活性轮廓模型（snake model）。它解决了传统卷积神经网络处理非规则形状对象时遇到的问题，通过让滤波器在特征图上以自适应路径移动来提高对这些特殊结构的捕捉能力。以下是动态蛇形卷积的一些关键特点： 1. **直线化结构**：与固定网格不同，动态蛇形卷积允许其卷积核沿着可变路径进行操作。每个元素的位置会根据前一位置及一个动态偏移量确定，从而使得滤波器能够灵活地变换形状以适应不同的方向。 2. **累积偏移**：从中心点开始，每一个后续网格的坐标通过加上或减去一个动态增量来决定其具体位置。这种连续累加的方式使卷积核能形成弯曲和伸展的形式，以便更好地匹配图像中的复杂结构。 3. **自适应调整路径**：该技术允许滤波器的学习过程优化偏移量，以实现对输入特征图中非规则形状的精确匹配。这显著增强了网络识别这些特殊几何形态的能力。 4. **应用实例**：动态蛇形卷积已经被成功应用于诸如管道结构检测和图像分割等任务中，并且在处理局部细长、弯曲变化大的对象时显示出尤为突出的效果。通过引入这种可变形的卷积方式，模型可以更有效地捕捉到复杂场景中的非刚性结构。这不仅提升了深度学习技术在计算机视觉领域的应用潜力，还为医疗影像分析和其他相关领域提供了新的解决方案。未来，动态蛇形卷积有望进一步优化并应用于更多复杂的视觉任务中，推动该领域的持续进步和发展。

基于Matlab的卷积滤波器代码-GIRAF:用于卷积结构中低秩矩阵恢复的算法实现

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GIRAF是一款在MATLAB环境下运行的工具，专为执行低秩矩阵恢复而设计。它通过实施创新性的卷积滤波技术，有效地处理大规模数据中的稀疏性和噪声问题，适用于图像和信号处理等领域。 GIRAF是一种通用迭代加权滤波器算法，在成像与信号处理的逆问题领域内用于解决卷积结构低秩矩阵恢复的问题。特别是在欠采样MRI重建中，它通过连续域压缩感知正则化惩罚来优化图像重构过程。这一方法通过对傅立叶数据构建出具有特定可压缩属性（如稀疏性、梯度稀疏性和平滑相位等）的卷积结构低秩矩阵来进行建模。 GIRAF致力于解决以下形式的最优化问题： \[ \|Ax-b\|_2 + \lambda\|\mathcal{T}(x)\|_{S_p} \] 其中，\( x \) 是数据（通常在傅立叶域中）的多维数组； \( A \) 为线性测量算子； \( b \) 表示实际观测到的数据值；而 \( \mathcal{T} \) 则是一个将原始数据映射至类似托普利兹矩阵形式的操作。符号 \( \|.\|_{S_p} (0\leq p\leq1)\) 代表了一种特定的正则化方法，其中参数 \( \lambda > 0\) 调整着惩罚项与目标函数之间的平衡。 GIRAF算法通过迭代地重新加权最小二乘法来求解上述最优化问题。具体而言，该过程包括两个交替进行的主要步骤：首先更新数据的滤波器；其次，在经过滤后的零数据上执行优化操作以逼近理想结果。动画展示了在从缺失傅立叶系数中恢复分段恒定图像时GIRAF算法的工作情况。值得注意的是，生成的灭过滤器（在此展示为图像域形式）能够有效地捕捉到边缘信息：即它会突出显示并编码出原始数据中的关键边界特征。