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Tao光场图像深度估算代码详解（经测试适用于MATLAB 2017和2018）

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简介：
本资源提供详细的Tao光场图像深度估算代码解析，已验证兼容MATLAB 2017及2018版本。适合研究与学习使用。 Tao的这篇论文《Depth from Combining Defocus and Correspondence Using Light-Field Cameras》对光场图像进行了深度估计，并应用了马尔可夫随机场（MRF）。此代码为经过重新编译后的版本，在MATLAB 2018和2017上已确认可以使用。文章解析的内容可以在相关博客中找到。 重写说明：原文中的具体链接地址已被移除，保留了论文名称、深度估计方法及软件兼容性信息等核心内容。

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  • Tao光场图像深度估算代码详解（经测试适用于MATLAB 2017和2018）
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    本资源提供详细的Tao光场图像深度估算代码解析，已验证兼容MATLAB 2017及2018版本。适合研究与学习使用。 Tao的这篇论文《Depth from Combining Defocus and Correspondence Using Light-Field Cameras》对光场图像进行了深度估计，并应用了马尔可夫随机场（MRF）。此代码为经过重新编译后的版本，在MATLAB 2018和2017上已确认可以使用。文章解析的内容可以在相关博客中找到。 重写说明：原文中的具体链接地址已被移除，保留了论文名称、深度估计方法及软件兼容性信息等核心内容。
     
  • Tao光场图像深度估算代码详解
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    本篇文章详细解析了用于光场图像处理的深度估算法的源代码，旨在帮助开发者和研究者理解该技术的核心原理及其应用。 Tao的这篇论文《Depth from Combining Defocus and Correspondence Using Light-Field Cameras》对光场图像进行了深度估计，并应用了MRF。我在博客中对该代码进行了一部分注释和解析，如果有疑问可以互相交流。
     
  • 光场深度估算的MATLAB源代码
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    本作品提供了一套用于实现光场图像深度信息估计的MATLAB源代码。通过先进的算法处理，能够高效准确地从光场数据中提取深度图。 本代码对应文献：Yingqian Wang, Jungang Yang, Yu Mo, Chao Xiao, and Wei An, Disparity estimation for camera arrays using reliability guided disparity propagation, IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 21840-21849, 2018。本段落采用了基于置信度传播优化的深度估计算法，在估计深度的同时评估置信度，并依据置信度对深度值进行优化，尤其在稀疏化角度采样以及弱纹理场景中取得了较好的结果。此外还附上了本课题小组在实验室拍摄的布娃娃场景数据集。
     
  • 中值滤波MATLAB代码-深度估算光场
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的中值滤波算法，专门用于处理和优化深度估计中的光场数据。通过有效减少噪声，该方法能够显著提升图像质量和深度感知精度。 项目基于以下论文的Lanslet光场相机准确深度图估计的C++实现： Jeon, Hae-Gon 等人，“通过小透镜光场相机进行准确的深度图估计。” IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集，2015年。 原始MATLAB代码可在相关资源中找到。此软件包还包括以下软件的一部分：gco-v3.0（多标签优化）、快速成本量过滤、快速加权中值过滤器以及用于边缘感知的图像和视频处理的域转换。 所需库包括： - 犀狳：C++线性代数库 - OpenCV 3.0
     
  • Shred: 用于从RGB多光谱图像估算高光谱数据的Matlab代码
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    Shred是一款基于Matlab开发的工具，旨在通过RGB多光谱图像高效生成高质量的高光谱数据。适用于科研与遥感领域。 RGB/多光谱的高光谱估计过程是由B. Arad和O. Ben-Shahar在论文“Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images”中描述，并通过MATLAB实现的。有关更多详细信息，可以在本·古里安大学找到。如果您在工作中使用此代码，请引用该文献：Arad, B., & Ben-Shahar, O. (2016). Sparse Recovery of Hyperspectral Signal from Natural RGB Images. In European Conference on Computer Vision (ECCV) proceedings.
     
  • 关于LYTRO相机光场图像深度估计与重建算法的研究论文.pdf
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    本文探讨了针对Lytro相机所拍摄的光场图像进行深度估计及重建的新算法，旨在提高重建效果和效率。 光场相机在消费领域和工业应用中的使用已经非常广泛。利用光场相机对目标物进行深度重建是一项重要的研究课题。然而，在实际的研究过程中发现，Lytro相机由于空间信息与角度信息复用于同一传感器上，导致图像分辨率较低，从而影响了重建效果。 为解决这一问题，提出了一种亚像素精度的光场图像深度估计方法。这种方法在频率域对子孔径图像进行多标签下的亚像素偏移，并以中心视角图像作为参照建立像素匹配代价行为；通过引导滤波抑制噪声的同时保持图像边缘；优化了多标签下匹配代价的行为，从而得到更精确的深度估计结果。 进一步地，通过对目标深度图进行表面渲染、纹理映射等重建处理，可以获得更为精细和清晰的重建效果。实验结果显示，在对复杂度较高的物体进行重建时，该算法能够有效解决模糊等问题，并表现出良好的性能。
     
  • 光场工具箱 v0.5 —— 替代 v0.4（已弃用）：适用于 MATLAB 的光场图像处理工具包
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    光场工具箱 v0.5 是一款用于MATLAB的光场图像处理软件，它替代了旧版本v0.4。此工具箱提供了丰富的功能来支持光场数据的分析和操作。 在此处获取新工具箱：这是一组用于在 Matlab 中处理光场（又名全光）图像的工具。 功能包括解码、校准、校正、色彩校正、基本过滤和光场图像的可视化。 0.4 版中的新功能是一些线性深度/焦点和去噪过滤器。 示例光场包可以在相关页面下载，样本校准数据集则可在指定网址找到。
     
  • 高光谱图像分解的MATLAB代码-基于深度生成模型的Unmixing_with_Deep_Generative_Models
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    本项目提供了一套基于深度生成模型进行高光谱图像分解（即成分解混）的MATLAB代码，旨在利用先进的人工智能技术解析复杂高光谱数据中的成分信息。 高光谱图像分离的MATLAB代码深度生成端元建模：无监督光谱解混的应用。该包实现了论文[1]中的方法，以解决光谱分离中端元变化的问题。通过使用变分自编码器（VAE）模型来模拟端元光谱，并从观测到的高光谱图像中学习，这使得我们可以用生成模型低维潜在空间中的点表示可变端元，并与丰度一起优化以求解分离问题。 代码在MATLAB环境中实现，包括以下脚本段落件： - example1.m：演示比较算法（DC1）的示例脚本。 - example2.m：演示比较算法（DC2）的示例脚本。 - example3.m：演示比较算法（DC3）的示例脚本。 - example4.m：演示比较算法（DC4）的示例脚本。 - example_real1.m：在休斯顿数据集上进行比较算法测试的示例脚本。 - example_real2.m：在Samson数据集上进行比较算法测试的示例脚本。 - example_real3.m：在JasperRidge数据集中应用比较算法的示例脚本。 此外，还包括以下文件夹： - ./DeepGUn/：包含与DeepGUn算法相关的MATLAB文件。 - ./python/：包含与DeepGUn算法相关的Python代码。
     
  • MATLAB亮度提升代码-LLNet：利用深度学习改善低光图像
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    本项目介绍了一种名为LLNet的深度学习模型，专为提高低光照条件下图像的亮度和清晰度而设计。通过MATLAB实现，LLNet能有效增强夜间或光线不足环境下的图片质量。 LLNet：通过深度学习增强低光图像的代码实现位于该存储库中。它是使用Theano框架构建的一个项目，旨在利用深度自动编码器方法来提升自然微光图像的质量。此仓库包含用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。 对于用户而言，可以选择从头开始训练网络模型或直接应用已有的预训练模型以增强多张图片。经过17x17补丁训练的模型可以在model/目录下找到。 要启动程序，请打开终端并导航到该存储库所在的文件夹。接着输入以下命令： ``` python llnet.py ``` 这将使用GUI界面运行LLNet。如仅需在命令行中操作，可以执行如下指令： 为了训练新的网络模型，请键入： ``` python llnet.py train [TRAINING_DATA] ``` 若要增强图像，则应输入： ``` python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] ``` 例如，您可以使用以下方式来运行程序: - 训练新模型：`python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat` - 增强图片：`python llnet.py test somefolder/darkpicture.png model/mymodel.pkl`