Advertisement

利用低秩近似技术,对图像进行去模糊处理。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该项目旨在探索利用低秩近似技术加速图像去模糊的MATLAB代码,并为CSE/ECE478课程提供一份详细指南,具体内容涵盖于2018年秋季学期。首先,请在您的团队中选定一个项目协调员,并委托他/她填写以下表格。请务必仅输入项目ID作为首选,切勿包含项目标题。同时,请确认为该项目提交一份完整的表单。例如,如果一个项目涉及三个团队成员,则仅需一位成员提交此表格,切勿重复提交。若您计划开展上述未列出的其他项目,仍需通过填写偏好表格进行记录,以便在无法实施时拥有备选方案。在这种情况下,请确保在表格中详细说明您所建议项目的标题。团队的项目分配将遵循先到先得的原则(即,若两个团队具有相同的优先级,则胜负将基于提交的时间戳记)。在时间戳几乎完全一致的情况下,平局将采用随机选择的方式解决。如果所有偏好都被所占领(依据上述标准),则系统将从没有任何组被选中的项目列表中随机分配一个项目。如果您对项目的具体内容或范围存在任何疑问或不确定性,欢迎与助教或讲师进行沟通和讨论。请务必在提交后严格遵守规定,不得对项目或首选项进行任何修改。在提交表格前,请与您的队友充分沟通并仔细考虑相关事项。最后提醒大家:项目清单的截止提交日期为9月20日 下午5:30。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • Matlab代码 - Low-Rank Image Deblurring:问题
    优质
    本项目提供了一套基于MATLAB的图像去模糊解决方案,采用低秩逼近方法有效解决图像模糊问题。通过该工具箱,用户能够便捷地复现和应用低秩图像去模糊算法。 Matlab说话代码使用低秩近似进行快速图像去模糊小组项目CSE/ECE478指南(季风2018) 步骤一:提交项目偏好 在您的团队中分配一个项目协调员,请他/她填写以下表格: 注意: - 仅输入项目的ID作为首选项,不要输入项目标题。 - 确保为该项目只提交一份表单。例如,如果一个小组有3名成员,则只需由一名成员提交表单;请勿重复提交同一份表单!否则会导致最终的项目列表发布延迟。 - 如果您计划进行未列出在清单中的项目,请使用偏好填写表格。这样,在您的建议不可行的情况下,您可以有一个备用选项。在这种情况下,请确保提供您建议项目的标题。 团队分配将按照先到先得的原则进行(即如果两个小组具有相同的优先级,则平局决胜基于提交的时间戳)。若时间戳相同的情况极小发生时,随机选择决定最终结果;若有所有偏好均被占用的情形出现,则从未有任何组挑选的项目列表中随机分配。 如果您对项目的范围或具体内容有所疑问,请与助教/讲师进行讨论。一旦表单提交后,任何情况下都不能更改项目/首选项。请务必和您的队友仔细商议并考虑周全后再行提交表格。 最后提醒:9月20日下午5:30为截止日期,请按时完成相应任务。
  • 生成抗网络
    优质
    本研究提出了一种基于生成对抗网络(GAN)的方法,专门用于提高图像的清晰度和细节,有效解决图像模糊问题。通过不断迭代优化,该模型能够学习到丰富的视觉特征,显著改善图像质量,在实际应用中展现出卓越的效果。 本项目旨在通过生成性对抗网络(GAN)为基础的深度学习架构来处理模糊图像。目标是根据给定的模糊图像生成视觉上完整且统计上一致的去模糊图像,从而提升其清晰度。该项目包含了训练数据、训练代码以及测试样例,并基于Keras框架构建。
  • Transformer
    优质
    本研究采用Transformer模型处理图像中的噪声问题,通过创新的架构设计和训练方法,有效提升了图像清晰度与细节恢复能力。 基于Transformer的图像去噪方法利用了Transformer模型在处理序列数据中的优势,通过自注意力机制捕捉图像特征之间的复杂关系,从而有效去除噪声,提升图像质量。这种方法不仅提高了去噪效率,还增强了对不同类型噪声的鲁棒性,在实际应用中表现出色。
  • DeblurGAN-master_生成抗网络算法的研究_deblurgan-master_生成抗网络_GAN盲
    优质
    本项目聚焦于使用生成对抗网络(GAN)实现图像去模糊效果。通过创新的DeblurGAN框架,实现在无清晰原图参考情况下的高质量图像恢复技术。 DeblurGAN-master 是一个基于生成对抗网络的图像去模糊算法项目,使用了生成对抗网络(GAN)进行盲去模糊处理。
  • matlab_text_deblurring_code.rar__算法_
    优质
    本资源为MATLAB环境下用于图像去模糊处理的代码包,适用于进行各种去模糊算法研究和实现。包含示例模糊图片及详细的注释说明。 本段落介绍如何使用MATLAB编写代码来去模糊文字图像,并提供了一个示例图片用于演示效果。
  • Python雨、(含完整源码和数据).rar
    优质
    本资源提供使用Python实现图像去雨、去模糊以及去噪的技术教程与实践案例,包含详尽代码及测试数据集。适合深度学习领域初学者研究参考。 资源内容:基于Python实现图像去雨、去模糊、去噪(完整源码+数据).rar 代码特点: - 参数化编程:参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰,注释明细。 适用对象: 工科生、数学专业以及算法方向的学习者均可使用此资源进行学习和研究。 作者介绍: 该资源由某大厂资深算法工程师提供。拥有超过10年的Matlab、Python、C/C++及Java等语言的算法仿真工作经验。擅长领域包括但不限于智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制以及路径规划等多种领域的算法仿真实验。 欢迎对此资源进行交流和学习。
  • GDI+
    优质
    本课程专注于利用GDI+技术深入讲解图像处理方法与技巧,涵盖从基础概念到高级应用的全面教学。 各种基本图像处理操作包括:矩形选择、移动图层、套索工具、魔术棒、放大镜、移动图像、添加文字、拾取颜色、钢笔工具、毛笔画法、橡皮擦功能、消除红眼效果、填充颜色和图案,印章工具使用方法,图形剪切技巧,渐变填色应用,绘制线条能力以及图像变形处理等。 此外还有各种基本的图像处理算法:灰度化转换、负片生成技术、单色调调整方案、海报风格制作流程,亮度调节功能,色彩平衡优化措施, 曝光修正策略,Gamma校正方法, 亮度对比度控制技巧和色调饱和度管理能力。
  • 随机化SVD_矩阵
    优质
    简介:随机化SVD是一种高效算法,用于计算大型矩阵的低秩近似。该方法通过随机投影技术简化奇异值分解过程,适用于数据压缩、推荐系统等领域。 矩阵低秩近似可以用于简化大维矩阵的复杂计算。
  • 优质
    图像去雾处理技术是一种旨在改善被雾霾影响的照片或视频质量的技术。通过复杂的算法分离出场景的清晰细节和霾的影响,增强图像的整体视觉效果与清晰度。 在图像处理领域,去雾是一项关键技术,主要用于改善因大气散射导致的图像模糊问题,并提高图像的视觉质量和细节清晰度。当场景被雾气笼罩时,对比度会降低且色彩暗淡,严重影响了对重要目标的辨识能力。因此,去雾技术应运而生,旨在恢复图像的真实颜色和结构并增强其视觉效果。 该技术主要基于光学原理及大气散射模型进行设计。大气散射是指光线在穿过含有悬浮粒子(如雾、烟)介质时发生偏离的现象,导致远处物体的光线强度减弱形成模糊视效。传统的去雾方法包括暗通道先验理论和物理建模两种途径。 1. **基于暗通道先验**:这一技术由浙江大学汤晓鸥教授团队提出,并已成为最常用的方法之一。其核心假设是大部分图像局部区域至少有一个颜色通道的像素值非常低,这些位置对应未直接照射的部分。通过识别并利用这些“暗”点,可以估计大气光和透射率进而反推无雾状态下的原图。 2. **基于物理模型**:这种方法通常涉及更复杂的数学建模来描述光线在大气中的传播过程,比如HDR成像技术或光照距离模型等方法。通过建立晴天与雾天图像间的关系求解出去雾后的结果。 3. **深度学习方法**:随着卷积神经网络(CNN)的应用越来越广泛,在大量带标签数据的支持下训练出来的模型能够高效准确地执行去雾任务,如DehazingNet和AOD-Net等。这些模型能捕获更复杂的图像特征,从而实现更好的效果。 在实际应用中,该技术被广泛应用到监控视频处理、自动驾驶系统、无人机航拍及遥感图像分析等领域。例如,在自动驾驶场景下去除前方道路的雾气可以提高传感器识别精度并保障行车安全;而在无人机拍摄过程中,则有助于提升照片质量使其更加鲜明生动。 对于开发者而言,理解这些去雾算法的工作原理,并能够有效地实现它们是十分重要的。同时,了解不同方法各自的优缺点也有助于根据实际需求选择最合适的处理技术以达到最佳效果。
  • MATLAB中的——直方
    优质
    本教程介绍在MATLAB环境中使用直方图技术实现图像去雾的方法,通过调整图像对比度和亮度,恢复清晰视觉效果。 这段文字描述的是一个基于直方图的图像去雾技术的MATLAB代码,该代码涵盖了完整的图像增强功能。