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单个CNN针对混合高斯脉冲噪声进行盲去噪,使用MATLAB代码。

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简介:
该代码专注于去除噪声,并与凉子亮子(RyoAbiko)和池原正明(MasaakiIkehara)撰写的论文“通过单个CNN对混合的高斯脉冲噪声进行盲去噪”相关联,该论文发表于ICASSP2019 IEEE声学、语音和信号处理国际会议。为了处理杂乱的图像数据,需要建立地面真相图,并使用MATLAB(版本R2019a)运行提供的demo.m文件。如果系统配备GPU,则在运行演示文件之前,通过`gpuDevice(number)`命令进行显卡选择,以实现加速执行。请务必在引用此代码时,遵循本文的规范进行学术引用。

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  • alphacx.rar_matlab _weekai2_处理_matlab_关于
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  • 和椒盐的图像方法
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    本研究提出了一种有效的图像去噪算法,专门用于去除高斯噪声和椒盐噪声,通过优化处理技术显著提升图像质量。 使用中值滤波、自适应滤波以及邻域平均法对图像进行去噪处理。
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  • 【信号】改阈值法应信号(附Matlab).zip
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    本资源提供一种改进阈值方法用于去除高斯噪声干扰下的脉冲信号中的杂音。包含详细的算法解释及实用的Matlab实现代码,助力信号处理研究与应用。 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、路径规划以及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
  • :本能降低光谱图像中的-MATLAB开发
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    此MATLAB项目提供了一种有效方法用于去除高光谱图像中的脉冲噪声,通过创新算法显著提升图像质量与清晰度。 此代码展示了如何从高光谱图像中去除脉冲噪声,并解决了以下优化问题: min_X || YX||_1 + lambda ||Dh*X||_1 + lamdba ||Dv*X||_1 + mu ||X||_* 其中,X表示高光谱图像;Y代表压缩测量数据;而Dh、Dv是水平和垂直有限差分算子。这里的||X||_*则指矩阵 X 的核范数。 如何运行此代码: 只需执行 demoDenoising.m 文件即可查看其工作原理。在160x160x64大小的高光谱图像上展示输出结果大约需要耗时15秒左右。 文件说明如下: - demoDenoising.m :直接运行该脚本,了解代码是如何工作的; - funDenoising.m :这是采用split-Bregman技术来解决上述优化问题的主要函数。
  • 使MATLAB的图像处理
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    本研究采用MATLAB软件平台,针对受高斯噪声污染的图像数据,设计并实现了一系列有效的降噪算法,旨在恢复图像清晰度与质量。 对添加高斯噪声的图像进行降噪处理可以使用均值滤波和中值滤波。
  • MATLAB中的
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    TNRD是一款基于Keras和TensorFlow开发的高效去噪模型框架,运用卷积神经网络技术,旨在为图像处理领域提供精准、快速的噪声去除解决方案。 姓名:瑞安·塞西尔(Ryan Cecil) 年份:2021 最近我发现自己需要创建并分析许多新的降噪模型。当前使用的代码库是我在Stacey Levine博士的深度学习、计算机视觉及图像处理小组的研究中所用,用于训练和测试新模型,并对其进行分析。目前该代码仅提供了Chen和Pock提出的可训练非线性反应扩散(TNRD)模型的Keras-Tensorflow实现,在models.py文件中有具体实现。 我可以在此基础上轻松定义新的降噪模型,进行训练、测试以及分析。要了解如何训练模型,请参考example.sh文件中的命令示例,该文件提供了小型TNRD模型的训练方法及获取关于模型信息所需的各种功能应用指令。