Advertisement

MNF.zip_MNF算法在Matlab中的应用_高光谱图像去噪

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

简介：
本资源介绍并实现了利用MNF（Minimum Noise Fraction）算法在Matlab平台下对高光谱图像进行降噪处理的方法，提供详细的代码和案例分析。 高光谱图像MNF算法用于实现高光谱图像的去噪，并且代码包含详尽的注释。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MNF.zip_MNF算法在Matlab中的应用_高光谱图像去噪
    优质
    本资源介绍并实现了利用MNF（Minimum Noise Fraction）算法在Matlab平台下对高光谱图像进行降噪处理的方法，提供详细的代码和案例分析。 高光谱图像MNF算法用于实现高光谱图像的去噪，并且代码包含详尽的注释。
     
  • 基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种基于光谱全变分理论的高光谱图像去噪方法，并在MATLAB中实现了该算法。通过优化光谱和空间信息，有效提升了去噪效果与图像质量。 该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法的MATLAB代码，这是一种适用于高光谱图像的新降噪方法，能够从观测数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。STV去噪算法的命令格式为：out_stv = 光谱电视(hyper_noisy, opts)；其中 hyper_noisy 是输入图像，opts 是参数设置。输入图像是一个3D噪声图像（即高光谱图像或视频）。在使用该命令前，请将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。输出结果会存储在变量 out_stv.f 中。更多详细信息请参考随附的用户指南。 有关更多信息和引用文献，可查阅： Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng，“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”，物理化学杂志 C，2015 年。
     
  • ADMM图像去噪方法.ADMM去噪技术.ADMM算法在图像去噪中的应用
    优质
    本文探讨了ADMM（交替方向乘子法）在图像去噪领域的应用，分析了ADMM算法如何有效解决非凸优化问题，并展示了其在提高图像质量方面的优势。 本实验采用ADMM方法对图像进行去噪处理。
     
  • ISODATA算法在高光谱图像中的应用分类
    优质
    本文探讨了ISODATA聚类算法在处理和分析高光谱图像数据的应用，重点研究其分类性能与优势。通过实验验证，展示了该方法在目标识别和场景理解方面的有效性。 高光谱图像ISODATA分类算法是一种基于迭代的聚类方法，在遥感图像处理领域特别是高光谱图像分析方面应用广泛。该技术全称为Iterative Self-Organizing Data Analysis Technique（迭代自组织数据分析技术），结合了K-means聚类和主成分分析(PCA)的优点，能够自动调整类别数量，并对数据集中的噪声及异常值具有一定的鲁棒性。 ISODATA算法的工作流程如下： 1. **初始化**：选择初始的类别中心。这些中心可以是随机选取或基于图像预处理的结果，每个类别中心代表特定的光谱特征。 2. **聚类**：根据像素与最近类别中心之间的距离度量（如欧氏距离或马氏距离）将各个像素分配到相应的类别中。 3. **更新类别中心**：计算每个类别内所有像素的平均光谱，并以此值作为新的类别中心。 4. **合并和分裂类别**：检查并调整类别的数量。如果两个相邻类别的中心非常接近，它们可能会被合并；反之，若某个类别的像素量过少或其内部光谱变化过大，则该类别可能需要被进一步细分为多个子类别。 5. **迭代**：重复执行上述步骤直至满足停止条件（如达到预定的迭代次数、类别中心不再显著变动或者达到了用户设定的目标分类数目）。 在高光谱图像处理中，ISODATA算法的优势在于其高度自动化以及能够适应数据复杂性和多样性的能力。然而，该方法的有效性依赖于适当的参数设置，例如初始类别的数量、最大允许的迭代次数及距离阈值等。实际应用时可能需要多次试验以优化这些参数。 对于“11testisodata”压缩包文件中的内容（包括实现ISODATA算法的相关代码或工具和用于测试的数据集），用户可以利用它们对高光谱图像进行分类，并将其结果与ENVI软件的分类效果对比。作为遥感领域的专业工具，ENVI内置了多种分类方法如支持向量机(SVM)、最大似然(Maximum Likelihood)等。 ISODATA算法的应用范围广泛，包括识别地物类型（例如植被、水体和建筑）、检测环境污染以及分析地质结构等方面，在环境科学、地球科学、农业及军事侦察等领域具有重要价值。由于其灵活性与自动调整类别数量的能力，该方法在处理复杂多样的高光谱数据时表现出色。
     
  • MATLAB开发——高光谱图像解混与去噪
    优质
    本项目聚焦于利用MATLAB进行高光谱图像处理，重点研究和实现解混及去噪技术，旨在提升图像质量和分析精度。 Matlab开发：高光谱解混和去噪。演示高光谱混合噪声的解混过程。
     
  • HSIMATLAB代码-LTDL：低秩张量字典学习法在高光谱图像去噪中的应用
    优质
    本研究提出了一种基于LTDL（Low-Rank Tensor Dictionary Learning）的方法，利用MATLAB实现对高光谱图像进行有效去噪。该方法通过低秩张量字典学习技术，显著提升图像的清晰度和质量，在保持细节的同时去除噪声。适用于遥感、医学成像等领域。 HSIMATLAB代码：用于高光谱图像去噪的低阶张量字典学习方法，《TSP2020一种用于高光谱图像去噪的低秩张量字典学习方法》一文中的所有MATLAB代码。数据集来自ICVL，我们通过msi=msi(1:2:size(msi,1),1:2:size(msi,2),:)下采样ICVL数据集。 Demo_DL_syn.m：使用不同方法检测去噪后的JasperRidgeHSI中的目标道路（图7、8）。请在提供预计算的去噪结果的地方运行，您可以在图7和图8中获取结果。 Demo_denoise_ge.m：对带有生成噪声的CAVE-watercolorsHSI进行降噪。需要相关设置以完成操作。
     
  • 图像去噪（MATLAB）.rar_DCT与PCA在图像去噪中的应用_previous12j_图像去噪技术探讨
    优质
    本资源为《DCT与PCA在图像去噪中的应用》及《图像去噪技术探讨》，采用MATLAB实现，包含DCT和PCA算法用于去除图像噪声的实例代码和分析。 使用中值滤波、均值滤波、小波变换、DCT（离散余弦变换）和PCA（主成分分析）五种方法实现对图像的去噪处理。
     
  • ADMM在图像去噪与去噪音中的应用（MATLAB实现）
    优质
    本研究探讨了交替方向乘子法(ADMM)在处理图像去噪和去除其他类型噪声问题上的应用，并通过MATLAB进行具体实现。 本实验采用ADMM方法进行图像去噪处理。
     
  • BM3D图像去噪算法在MATLAB中的实现
    优质
    本项目基于MATLAB平台实现了BM3D（三维块匹配）图像去噪算法，旨在优化图像质量，减少噪声干扰。通过结合数据域和变换域处理技术，有效提升图像清晰度与细节表现力。 BM3D图像去噪算法首先将图像分割成一定大小的块，并根据这些块之间的相似性，把具有相同结构特征的二维图像块组合在一起形成三维数组。接着使用联合滤波技术处理这些三维数组，最后通过逆变换过程，将处理结果还原到原始图像中，从而得到最终去噪后的图像。
     
  • PCNN在图像去噪中的应用
    优质
    该研究探讨了脉冲耦合神经网络（PCNN）在图像处理领域的应用，特别聚焦于利用其独特的非线性特性进行高效、精确的图像去噪技术。通过调整模型参数和优化算法，旨在提升复杂背景下的噪声去除效果及图像细节保护能力，为视觉信息的清晰呈现提供强有力的技术支撑。 PCNN图像去噪MATLAB程序已准备好，包含示例图像及其处理结果。如果有需要，请告知我以便进一步协助获取该资源。