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基于压缩感知的图像去噪源代码

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简介：
本项目提供了一种基于压缩感知理论的图像去噪算法的实现代码。通过稀疏表示和正交匹配追踪等技术，有效去除噪声的同时保持图像细节。适合研究与应用开发使用。 在压缩感知中，首先进行的是稀疏表示，需要对图像进行去噪处理。

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  • 基于压缩感知的图像去噪源代码
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    本项目提供了一种基于压缩感知理论的图像去噪算法的实现代码。通过稀疏表示和正交匹配追踪等技术，有效去除噪声的同时保持图像细节。适合研究与应用开发使用。 在压缩感知中，首先进行的是稀疏表示，需要对图像进行去噪处理。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知图像压缩代码-Compressed_Sensing: 使用压缩感知技术进行图像压缩
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    本项目利用MATLAB实现压缩感知算法对图像进行高效压缩。通过稀疏表示和随机投影，实现在低比特率下的高质量图像重建。 压缩感知图像的MATLAB代码用于通过压缩感测技术实现图像压缩。该项目是加州大学伯克利分校EE227BT凸优化课程的一部分，作者为该校电子工程与计算机科学系研究生David Fridovich-Keil和Grace Kuo。 项目文件结构如下： - compressed_sensing/presentation：包含幻灯片副本及演示中使用的部分图片。 - compressed_sensing/writeup：包括最终报告的文档。 - compressed_sensing/data：存储三个示例图像，其中大部分实例使用了lenna.png图像。 - compressed_sensing/reconstructions: 包含两个子目录——matlabfigures和pythonfigures。这两个文件夹分别保存了通过MATLAB和Python测试脚本生成的压缩及重建结果。 此外，在compressed_sensing/src目录下有更多代码，其中matlab子目录包含了项目的最新代码库。
     
  • Wavelet_OMP_1.rar_lena_压缩感知_图像压缩感知_图像压缩
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    本资源包包含基于Wavelet变换与OMP算法实现的图像压缩感知技术代码，适用于lena标准测试图像。 基于压缩感知理论的图像恢复方法研究：以图像LENA为例的压缩感知实现。
     
  • 图像压缩感知算法的源代码
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    本源代码实现了一种高效的图像压缩感知算法，通过稀疏表示和随机投影技术大幅减少数据量，同时保持高质量的重建效果。 本压缩包内包含以下资料：1. 包含BP、MP、OMP、BCS等多种经典算法的matlab图像压缩感知代码；2. 压缩感知图像处理MATLAB程序；3. 分块压缩感知图像处理仿真BCS，利用医学图像在某些变换域内的稀疏性进行CT图像重建，并计算RMSE与原图对比。通过调整bm、bn数值改变分块大小，修改p值可调节采样率，运行时间会受这些参数影响（通常需要大约1分钟）；4. 压缩感知图像重构算法工具包，包含OMP、BP、IHT等常用压缩感知图像重构算法；5. matlab压缩感知代码；6. 使用BP算法实现的压缩感知及原始与还原图对比；7. 图像压缩感知之AMP算法matlab程序，在迭代30次左右可以达到较小误差；8. 基于压缩感知BP、BP、OMP和StOMP二维图像比较，包含详细代码以及三者之间的图像效果对比；9. 分布式压缩感知相关资料；10. 用于单像素相机的TVAL3算法（可用于图像重构）；11. 包含一维二位三维图像处理与恢复算法的压缩感知CS matlab程序集；12. 压缩感知TwIST，包含IST、OMP、StOMP和TwIST等重建算法的matlab代码；13. OMP算法代码实现压缩感知；14. 使用l1qc_logbarrier方法编写的压缩感知matlab代码；15. 包含SP（可修改为CoSaMP）算法在内的压缩感知源码集；16. 基于Matlab的多种CS恢复算法，包括OMP、CoSaMP、IHT、IRLS、GBP和ROMP等；17. 多种压缩重构算法实现代码，如MP、OMP及其变体。
     
  • 基于ReconNet的压缩感知图像Matlab代码-CVPR2016
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    本项目提供了一个使用Matlab实现的ReconNet框架代码，用于解决压缩感知图像重建问题。该工作在CVPR 2016会议上发表，通过深度学习技术优化了图像恢复质量。 ReconNet是一种非迭代且极其快速的算法，用于从压缩感知（CS）随机测量中重建图像。该方法在各种测量速率下均表现出色，在PSNR和时间复杂度方面优于最新的迭代CS重建算法。本段落提供的代码能够帮助重现文中介绍的部分结果。如果使用了此代码，请引用以下论文： Kulkarni, Kuldeep and Lohit, Suhas and Turaga, Pavan and Kerviche, Ronan and Ashok, Amit. ReconNet: Non-Iterative Reconstruction of Images from Compressively Sensed Measurements. The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2016.
     
  • 基于压缩感知的光谱成像CASSI源代码
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    本源代码实现了一种名为Coded Aperture Snapshot Spectral Imaging (CASSI) 的技术，该技术利用压缩感知原理进行高效的光谱图像采集和重建。 本代码是基于压缩感知的光谱成像代码，与杜克大学发表的文章相匹配。
     
  • ROMP-ROMP_压缩感知图像重构_压缩感知romp_压缩感知
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    本文介绍了ROMP算法在压缩感知图像重建领域的应用，展示了其高效准确地从少量测量值中恢复原始信号的能力。 实现ROMP压缩感知算法主要用于对二维图像进行压缩感知重构。可以自行设置图像的采样数目并添加图像后直接运行，无需做出任何修改。
     
  • 基于压缩感知的图像重建
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    本研究探讨了利用压缩感知理论进行高效图像重建的方法，通过稀疏表示和优化算法，在大幅减少数据采集的同时保持高质量图像重构。 文件包含多种压缩感知图像重构方法，如CoSaMp、OMP和SP等，能够实现图像的重构。
     
  • 基于DnCNN的JPEG压缩图像残差学习去噪-MATLAB代码
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    本项目采用MATLAB实现基于DnCNN算法的JPEG压缩图像去噪技术，专注于学习并去除JPEG压缩导致的残差噪声，提升图像质量。 JPEG压缩的MATLAB代码神经网络该存储库包含用于实施论文的代码——这是课程项目的一部分。 在过去的十年里，卷积神经网络（CNN）在处理各种低级视觉任务方面取得了巨大成功。图像去噪是计算机视觉中的一个重要问题，其目标是从噪声图像\( y = x + v \)中恢复出干净图像\( x \)，其中假设噪音 \( v \) 为加性高斯白噪声（AWGN）。通常情况下，图像去噪方法可以分为基于模型的方法和基于判别学习的方法两大类。像BM3D和WNNM这样的基于模型的方法能够灵活地处理各种不同水平的噪声问题，但是它们执行起来非常耗时，并且需要对先验知识进行建模。 为了克服这些缺点，已经开发出了许多判别方法。我们实现的研究是Kai Zhang等人提出的深度CNN用于图像去噪中的残差学习研究（超越高斯去噪器），我们将这一论文称为基础论文。文中所提出的一种名为DnCNN的卷积神经网络被用来进行图像去噪处理。 不同于直接输出干净的图像，该模型训练时会预测残留噪声图，即实际噪音与潜在干净图像之间的差异。批量归一化技术进一步提高了并稳定了DnCNN的训练性能。当噪音 \( v \) 被定义为高分辨率地面真实图像与其低分辨率版本通过三次上采样得到的差值时，可以将这种退化的图像模型转换成单个超像素形式处理。 这段文字主要介绍了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的方法——DnCNN，在解决图像去噪问题中的应用。这种方法采用残差学习框架，并利用批量归一化技术来提高和稳定训练性能，能够有效地从有噪声的输入中恢复出高质量的干净图像。