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verstripewipe.rar_消除倾斜条纹_图像中的条纹噪声_高光谱_matlab

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简介：
本资源提供一种使用MATLAB处理高光谱图像中倾斜条纹噪声的方法，通过特定算法有效去除图像内的条纹干扰，提升图像质量。文件名为verstripewipe.rar。 全局法图像垂直条纹去除程序适用于高光谱图像和RGB图像，并且包含详尽的注释。对于倾斜的条纹噪声图像，需要先进行旋转处理后才能使用该程序去除。本程序提供了循环低速版和无循环高速版两种版本，在处理高光谱数据时，高速版的速度比低速版快近20倍。

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  • verstripewipe.rar_消除倾斜条纹_图像中的条纹噪声_高光谱_matlab
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    本资源提供一种使用MATLAB处理高光谱图像中倾斜条纹噪声的方法，通过特定算法有效去除图像内的条纹干扰，提升图像质量。文件名为verstripewipe.rar。 全局法图像垂直条纹去除程序适用于高光谱图像和RGB图像，并且包含详尽的注释。对于倾斜的条纹噪声图像，需要先进行旋转处理后才能使用该程序去除。本程序提供了循环低速版和无循环高速版两种版本，在处理高光谱数据时，高速版的速度比低速版快近20倍。
     
  • 数字图像处理——消除横条纹和特殊条纹噪声
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    本文章探讨了数字图像处理技术中去除横条纹及特殊条纹噪声的方法，介绍了最新的算法和技术进展。适合研究与开发人员参考学习。 中国科学院大学刘定生老师的数字图像处理综合作业1包括去除横条纹、特殊条纹和噪声。
     
  • MATLAB.rar_MATLAB图像条纹处理_MATLAB去除条纹_条纹处理_图像条纹
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    本资源提供了一套基于MATLAB的图像条纹处理方案，专注于高效地识别与消除图像中的条纹干扰，适用于多种图像处理场景。下载后可直接运行示例代码进行学习和应用。 这是一个用于处理图像条纹的MATLAB程序，并且包含了高斯滤波功能以去除图像噪声，是学习MATLAB图像处理的一个好例子。
     
  • 遥感影像条纹噪声消除：基于图像分解的方法
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    本文提出一种基于图像分解技术的创新方法，专门用于消除遥感影像中的条纹噪声。该方法通过有效分离和处理噪声成分，显著提升了遥感数据的质量与应用价值。 条纹噪声的去除（去条纹）在遥感图像处理领域是一个基本问题，并且对于后续应用具有重要的实际意义。许多变分方法在此方面取得了显著成果并引起了广泛的研究兴趣，然而大多数这些方法主要专注于从受条纹影响的图像中恢复清晰图像，而忽视了条纹本身的结构特征，这可能会导致对原始图像结构造成损害并在恢复过程中留下残留的条纹。 在本段落中，我们平等对待原图和条纹成分，并将去噪任务自然地转化为一个图像分解问题。首先，我们会详细分析条纹的结构特性并提供有关遥感图像的相关先验知识。基于这些信息，我们将提出一种低秩单图像分解模型（LRSID），旨在精确分离原始图像与条纹部分。 该模型采用对条带成分施加低秩约束的方法来处理仅有部分数据受损的情况，并且我们还利用了遥感影像的光谱信息，将二维图像分解方法扩展到三维情况。通过模拟和实际的数据实验验证了所提出的算法的有效性和效率。
     
  • fuliye.rar_Matlab条纹噪声处理_利用傅里叶变换去除条纹噪声
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    本资源提供了利用MATLAB进行图像处理的方法，重点介绍如何通过傅里叶变换技术有效去除含有条纹噪声的图像中的干扰，提高图像质量。适合研究和学习使用。 1. 对图像进行傅里叶变换。 2. 根据傅里叶变换的结果去除图像中的竖条纹噪声。 3. 对图像进行傅里叶逆变换，得到处理后的分割图像。
     
  • 全局方法消除图像垂直条纹
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    本文提出了一种全局性的算法，旨在有效去除图像中的垂直条纹噪声，通过优化处理方式，在保持图像原有细节的同时显著改善了视觉效果。 全局法图像垂直条纹去除程序可以处理高光谱图像和RGB图像，并且有详细的注释。对于带有倾斜条纹噪声的西安地区图像，在使用该程序前需要先进行旋转，以确保有效去噪。此程序包含循环低速版和无循环高速版两种版本，通过对比测试（针对高光谱数据处理），发现高速版本的速度比低速版本快近20倍。
     
  • 移除图像中的干扰条纹
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    本文介绍了一种有效去除图像中常见干扰条纹的技术方法，提升图像质量与视觉效果。通过算法优化，能够自动识别并消除各种原因造成的条纹瑕疵，适用于多种成像场景。 利用MATLAB工具去除lena图像中的横条纹、渐变条纹及干扰，并学习如何使用傅里叶变换和滤波器。
     
  • 图像处理与Matlab去斜条纹，包含条纹噪声的图像及M文件，附带示例图片，运行通过
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    本资源提供图像处理教程，专注于使用MATLAB去除图像中的斜条纹噪声。包括条纹干扰实例图、代码（M文件）及其成功执行验证。适合学习和研究使用。 在图像处理领域，去斜条纹是一个常见的任务，主要应用于去除图像中的条纹噪声，提高图像质量。MATLAB是一种强大的编程环境，特别适合进行数值计算和图像处理。本资源包包括一个M文件（MATLAB脚本）和示例图片，旨在帮助用户理解和实践如何使用MATLAB去除图像中的斜条纹噪声。 1. **条纹噪声**：条纹噪声通常出现在图像传感器（如CCD或CMOS）中，可能由曝光不均、机械振动、像素缺陷等多种原因引起。它表现为图像上的一系列平行线或斜线，对图像的视觉效果和后续分析造成干扰。 2. **MATLAB图像处理**：MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，可以进行图像的读取、显示、变换、滤波、分割等操作。在去斜条纹的问题中，可能涉及傅里叶变换、高通滤波、频域分析等技术。 3. **傅里叶变换**：傅里叶变换是处理周期性信号的重要工具，可用于将图像从空间域转换到频率域。图像中的条纹噪声往往在频域中呈现出特定的模式，通过识别并消除这些模式，可以有效地去除噪声。 4. **高通滤波**：在频率域中，高通滤波器允许高频成分通过，抑制低频成分，从而可以去除图像中的平坦背景噪声，保留边缘和细节。这对于消除固定条纹噪声非常有效。 5. **M文件**：提供的M文件是MATLAB的脚本段落件，其中包含了执行去斜条纹处理的算法代码。用户可以通过阅读和运行这个脚本来了解具体实现过程，并根据自己的需求进行修改和优化。 6. **示例图片**：配合M文件一起使用，示例图片用于验证和测试算法的效果。用户可以使用自己的图像数据替换示例图片，观察去斜条纹前后的差异，评估算法的性能。 7. **软件插件**：尽管MATLAB本身已经具备了强大的图像处理功能，但有时候用户可能会结合使用其他软件或插件（如ImageJ或OpenCV），以获得更高级的处理能力或提升效率。 此资源包提供了一个完整的解决方案，让用户能够学习和实践如何利用MATLAB处理图像中的斜条纹噪声。通过对M文件的理解和调整，用户可以掌握这一关键技术，并将其应用到自己的图像处理项目中。
     
  • 关于视频监控图像中条纹噪声的快速检测技术
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    本研究提出了一种针对视频监控图像中的条纹噪声进行快速有效检测的技术方法，旨在提升监控系统的稳定性和可靠性。 为解决视频监控图像中存在的各类条纹噪声问题，根据条纹特性和受干扰图像帧的频域特征，提出了一种快速检测监控录像周期性条纹的算法。该方法通过将频谱图按照相对距离分成两个子块，并利用行列累积函数或阈值检测各子带是否存在异常亮点来确定图像帧中是否含有条纹噪声。借助频率谱中异常点的对称特性，可以减少遍历次数，从而有效提高算法运行效率。实验结果表明，该算法能够有效地检测监控视频序列中的多种周期性条纹，并且提高了计算速度。
     
  • 基于IDL的HSI图像条带噪声消除方法研究
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    本研究聚焦于高光谱成像（HSI）中的条带噪声问题，提出了一种基于独立成分分析(IDL)的技术方案，旨在有效去除干扰信号，提升图像质量。该方法在保持原始数据特征的同时增强了图像的清晰度与可靠性，在环境监测、医学影像等多个领域展现出广泛应用潜力。 HJ-1-A卫星超光谱数据的绿、红和红外各波段（21至115波段）的数据质量较高，具有良好的应用潜力。但是蓝光波段（前20个波段）存在明显的条带噪声，这对超光谱数据信息提取精度产生了严重影响，必须去除这些噪声才能使用。鉴于HJ-1-A卫星HSI图像中条带噪声的特殊性，提出了两种去除条带的方法，并提供了用IDL语言实现的具体方法。