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基于ADMM的TV正则化最小化稀疏图像重建及MATLAB代码实现.zip

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简介：
本资源提供了一种基于交替方向乘子法（ADMM）和总变差（TV）正则化的图像重建算法，适用于处理稀疏数据，并附有详细MATLAB代码。 版本：MATLAB 2019a 领域：图像重建 内容：基于ADMM的TV正则化最小化稀疏实现图像重建附带MATLAB代码.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用

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  • 基于ADMM的TV正则化最小化稀疏图像重建及MATLAB代码实现.zip
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    本资源提供了一种基于交替方向乘子法（ADMM）和总变差（TV）正则化的图像重建算法，适用于处理稀疏数据，并附有详细MATLAB代码。 版本：MATLAB 2019a 领域：图像重建 内容：基于ADMM的TV正则化最小化稀疏实现图像重建附带MATLAB代码.zip 适合人群：本科、硕士等教研学习使用
     
  • ADMM-MATLAB.rar_ADMM重建_稀疏正则_正则化重建_正则化_matlab
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    本资源包提供了一种基于交替方向乘子法（ADMM）的MATLAB工具箱，用于实现稀疏正则化的图像或信号重建技术。适用于需要高效正则化处理的研究与应用开发场景。 基于ADMM的TV正则化最小化稀疏重建算法是一种有效的信号处理技术，它结合了交替方向乘子法（ADMM）与总变差（TV）正则化的优点，用于实现高效的稀疏信号重建。此方法在图像恢复、压缩感知等领域具有广泛应用潜力。
     
  • 基于稀疏表示与正则化的图像超分辨率Matlab实现
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    本项目采用MATLAB编程，实现了基于稀疏表示和正则化技术的图像超分辨率算法。通过提升低分辨率图像的细节质量，达到高清晰度视觉效果。 基于稀疏表示和正则化的图像超分辨率的MATLAB程序。
     
  • 基于正则化的图像超分辨率重建的Matlab代码
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    本简介提供了一段用于实现基于正则化方法进行图像超分辨率重建的MATLAB代码。该代码旨在提升低分辨率图像至高分辨率版本，同时保持或增强细节和清晰度。通过引入适当的正则化项，优化算法能够有效处理噪声与过拟合问题，在多种应用场景中展现优异性能。 本段落讨论了使用MATLAB编写的基于正则化的图像超分辨率重建与处理的代码，并通过PSNR值来评估和确定重建效果。
     
  • Matlab代码实现-AssenSAR-Wake-Detector：基于稀疏正则化技术的海面SAR图像中船迹检测方法
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    AssenSAR-Wake-Detector是一个利用MATLAB编写的程序，采用稀疏正则化技术来识别和分析海洋SAR图像中的船只尾流痕迹。 这段文本描述了一个MATLAB代码包的功能及其组成部分。该代码实现了使用GMC惩罚函数通过稀疏正则化来检测船舶尾迹的方法，适用于海面合成孔径雷达（SAR）图像中的目标识别。 具体而言，这种方法基于苏醒的线性模型假设，并在反问题公式中采用Radon变换进行处理。相关成本函数包含用于强制稀疏性的广义最小极大凹面（GMC）损失函数。虽然GMC损失是非凸的，但它使得整体的成本函数保持为凸值。 整个解决方案是根据贝叶斯理论提出的，利用最大后验估计来获取点估计结果。这个代码包包含了三个文件夹： 1. images：存储用于船舶尾迹检测操作的图像。这里提供了一个来自TerraSAR-X产品的测试图像示例，名为testImage.mat。 2. saved data：保存反问题解决方案为.mat格式的文件。 3. source functions：包含实现上述方法所需的所有MATLAB源代码。
     
  • 基于MATLAB的稀疏优化算法图像恢复代码-SparseOptimizationPack
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    简介：SparseOptimizationPack是一款利用MATLAB开发的软件包，专门用于通过稀疏优化技术进行图像恢复。该工具集成了多种先进的数学模型与高效算法，旨在解决成像系统中的欠定方程问题，有效减少噪声干扰并提升图像清晰度和细节表现力。 在现代图像处理领域，算法图像恢复是一项至关重要的技术。它通过利用特定的数学模型和优化算法从失真、噪声或不完整的数据中重建高质量的图像。SparseOptimizationPack提供了一系列用于MATLAB中的实现，并包括支持GPU与MPI的C语言版本。这个开源项目为研究者及开发者提供了强大的工具箱，以解决各种图像恢复问题。 理解“稀疏优化”概念是关键：在处理过程中，寻找简洁且非零元素较少的方式来描述图像是目标之一。通常情况下，可以通过特定变换（如小波或离散余弦转换）来表示一张图片，并使其具有大量的零系数。因此，“稀疏优化”的核心在于找到最佳的低密度解以最小化重建误差并去除噪声。 SparseOptimizationPack包含了一系列算法实现，例如LASSO、basis pursuit和elastic net等。这些方法基于正则化的线性回归模型，能够有效地进行特征选择与参数估计。其中，LASSO通过引入L1范数惩罚项来自动执行特征选择；而basis pursuit侧重于寻找最稀疏的解决方案。 在MATLAB环境中，实现过程提供了直观易用的接口和灵活可调的参数设置，便于研究人员实验并比较不同方法的效果。同时，C语言版本考虑了大规模计算与分布式的需求，并通过支持GPU加速及MPI（消息传递界面）来显著提升算法效率，在处理高分辨率或大数据量图像时尤为明显。 项目中的每个子文件通常对应一个特定实现方式，包含函数定义、参数设置和示例代码等信息。用户可以根据需求选择合适的算法并根据提供的实例修改以适应自身问题。此外，由于开源特性，研究者可以深入源码了解具体细节，并进一步学习与扩展优化方法。 综上所述，SparseOptimizationPack不仅为图像恢复提供了高效的解决方案集合，还为研究人员提供了一个深入了解和拓展相关技术的平台，在学术及工业应用中均具有重要价值。
     
  • DFT的Matlab源代码-MRI重建与稀疏优化: 磁共振成像（...）
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    这段内容介绍了一个基于MATLAB环境的开源项目，专注于利用密度泛函理论(DFT)进行MRI图像重建及稀疏优化研究。该项目致力于开发高效算法以改善磁共振成像的质量和速度，通过探索并应用先进的数学方法来解决医学影像中的挑战性问题。 磁共振成像（MRI）图像重建通常需要稀疏优化技术来提高图像质量和减少采集时间。本段落介绍了一种使用非凸罚函数的方法，该方法通过最小最大凹惩罚（MCP）促进稀疏性，并采用通用迭代收缩和阈值算法（GIST）。具体实现包括龚平华、张长水、卢兆松等人提出的优化技术。 运行主文件main.m可以观察到流行方法与该实现之间的比较。Randon变换代码及DFT反投影由Mark Bangert编写，解算器位于单独的文件夹内，请根据需要选择合适的解算器使用。 GIST_MCP.m采用了Barzilai-Borwein步长的近端梯度法；而GIST_MCP_Nesterov.m则结合了Nesterov加速技术。在实施过程中请确保将相应的子例程放入求解器中。另外，还提供了一种使用重启机制增强Nesterov加速效果的方法，并且该方法能够保证收敛性。 这项研究于2017年春季完成，部分得到了香港研究资助局对PolyU项目（编号：253008/15）的赞助支持。
     
  • 基于正则化的图像去噪与重建方法
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    本研究提出了一种创新的图像处理技术，结合先进的正则化策略，有效去除噪声并恢复高质量图像数据，显著提升视觉效果和信息准确性。 采用求解正则化函数的方法来解决图像去噪重建问题，并使用PSNR和SSIM方法对修复结果进行评估，具体使用的步骤请参见文档中的相关说明。
     
  • MATLAB中的图像重建仿真，涵盖标准正则化、空域迭代正则化及基于噪声的自适应正则化方法+代码与操作视频
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    本项目在MATLAB中实现图像重建仿真，探讨标准正则化、空域迭代正则化和基于噪声的自适应正则化技术，并提供源代码和操作教程视频。 本项目涉及MATLAB中的图像重建仿真研究，涵盖标准正则化、空域迭代正则化方法及基于噪声的自适应正则化方法的应用与学习。 主要内容包括： - 图像重建技术在MATLAB环境下的实现。 - 三种不同类型的正则化策略：标准正则化、空域迭代正则化和基于噪声的自适应正则化，以提高图像质量并减少噪音影响。 - 提供详细的代码仿真操作视频教程。 本项目适用于本科至博士研究生阶段的研究与教学活动。为了确保顺利运行： - 请使用MATLAB2021a或更高版本进行测试； - 运行时，请打开“Runme_.m”主程序文件，而非直接执行子函数。 - 确保在MATLAB界面的左侧查看当前工作目录是否设置为项目所在的路径。 观看提供的操作录像视频可以帮助更好地理解整个过程。