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Matlab中的图像卷积与傅里叶去卷积代码 - Fourier-Deconv

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简介：
Fourier-Deconv项目提供了基于MATLAB实现的图像卷积和傅里叶变换去卷积的源代码，适用于图像处理领域中需要提高分辨率或恢复原始图像信息的研究者。 该存储库包含arXiv上技术报告“如何有效地解决傅立叶域中的凸像优化和反卷积”的实施内容。作者为弗雷德里克·邓布根与Sabine Süsstrunk教授。 本存储库包括以下脚本： - `python/Convolution.ipynb` 和 `matlab/Convolution.m`：用于可视化空间及傅立叶域中卷积的脚本。 - `python/Optimization.ipynb` 和 `matlab/Optimization.m`：解决Fourier域内图像模糊化示例问题的脚本。 - 其他工具，如Python下的`tools.py`, `psf2otf.py` 及Matlab中的 `sh_computation.m`, `vec2mat.m` 等用于绘图和基础操作。 我们欢迎任何形式的贡献（使用不同编程语言实现、改进现有代码等）。如果您希望在代码中添加内容，请提交请求或直接联系我们。 致谢：感谢Zahra Sadeghipoor博士，Nikolaus Arvanitopoulos博士以及Radhakrish对本项目的帮助和支持。

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  • Matlab中的图像卷积与傅里叶去卷积代码 - Fourier-Deconv
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    Fourier-Deconv项目提供了基于MATLAB实现的图像卷积和傅里叶变换去卷积的源代码，适用于图像处理领域中需要提高分辨率或恢复原始图像信息的研究者。 该存储库包含arXiv上技术报告“如何有效地解决傅立叶域中的凸像优化和反卷积”的实施内容。作者为弗雷德里克·邓布根与Sabine Süsstrunk教授。 本存储库包括以下脚本： - `python/Convolution.ipynb` 和 `matlab/Convolution.m`：用于可视化空间及傅立叶域中卷积的脚本。 - `python/Optimization.ipynb` 和 `matlab/Optimization.m`：解决Fourier域内图像模糊化示例问题的脚本。 - 其他工具，如Python下的`tools.py`, `psf2otf.py` 及Matlab中的 `sh_computation.m`, `vec2mat.m` 等用于绘图和基础操作。 我们欢迎任何形式的贡献（使用不同编程语言实现、改进现有代码等）。如果您希望在代码中添加内容，请提交请求或直接联系我们。 致谢：感谢Zahra Sadeghipoor博士，Nikolaus Arvanitopoulos博士以及Radhakrish对本项目的帮助和支持。
     
  • Deconv: 使用 OpenCV 的反卷积技术去除图像模糊
    优质
    简介：本文介绍了一种基于OpenCV库的图像处理方法——Deconv，利用反卷积技术有效减少和纠正图像模糊问题，提升图像清晰度。 在 OpenCV 中通过反卷积去模糊的详细信息，请参阅我的帖子。有关更多类似的帖子，请访问我的博客。
     
  • 采用傅里叶变换的卷积和反卷积算法程序
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    本程序利用傅里叶变换实现高效的卷积与反卷积运算，适用于图像处理、信号分析等领域，显著提高计算效率及准确度。 通过卷积和反卷积的原理进行图像重构与辨识的主要步骤是先分别进行傅里叶变换，然后再进行逆傅里叶变换以获取所需的信号特性。
     
  • 关于离散傅里叶变换与卷积计算的MATLAB代码.zip
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    这段资料提供了一系列用于实现离散傅里叶变换（DFT）及基于DFT的快速卷积算法的MATLAB源代码。适用于信号处理和通信系统的设计与分析。 数字信号处理实验涉及离散傅里叶变换和卷积计算的MATLAB实现。
     
  • 基于卷积神经网络的图像去雾算法_matlab_卷积去雾_去雾卷积_去雾算法_图像处理
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络的图像去雾算法，在MATLAB平台上实现，有效提升了去雾效果和计算效率。 该代码使用Matlab实现卷积神经网络来对图像进行去雾操作。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-Image-Convolution: 图像卷积
    优质
    本项目提供了一套基于Matlab实现图像卷积操作的代码。通过使用不同的卷积核，可以对图像进行边缘检测、模糊处理等多种效果增强和特征提取任务。适合初学者学习卷积滤波原理及应用。 本实验室使用MATLAB代码实现灰度图像的卷积操作，这一功能在计算机视觉系统（如边缘检测）及大多数图像编辑程序（例如Photoshop中的图像锐化）中广泛应用。所使用的示例图像是“cameraman.tif”。 关于基本卷积函数：funresult=basic_convolution(image, kernel) 该函数接受灰度图像（2D矩阵）和滤波内核（2D矩阵）作为输入，并返回与原图大小及数据类型相同的卷积结果。 对于扩展的卷积部分，首先处理中心区域以确保输入图像内容不会移动。边界通过复制边缘像素来填充。接下来展示3×3的卷积核，用于计算水平、垂直和对角线方向上的梯度值，并使用锐化蒙版增强图像清晰度。此外还从零开始实现了高斯低通滤波器，包括5×5内核和1个像素的标准偏差的操作。
     
  • MATLAB中的卷积代码
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    本简介探讨了在MATLAB环境下编写和应用卷积运算代码的方法，包括信号处理、图像处理等领域中卷积的基本概念及其编程实现。 数字信号处理实习中的卷积可以通过编写MATLAB程序来实现。以下是一个示例代码： ```matlab % 定义输入信号x(n) 和系统脉冲响应h(n) n = -5:10; % 输入序列的范围 x = [ones(1,6), zeros(1,7)]; % 输入信号（例如，一个持续时间为6个单位宽度为1的矩形） m = -3:4; h = [zeros(1,3), ones(1,5), zeros(1,2)]; % 系统脉冲响应 % 计算卷积 y = conv(x,h); % 显示结果 disp(输入信号x(n):); disp(x); disp(系统脉冲响应h(n):); disp(h); disp(输出信号y(n)（即x和h的卷积）:); disp(y); % 绘制图形表示 figure; subplot(3,1,1),stem(n,x); title(输入信号 x[n]); xlabel(n), ylabel(Amplitude); subplot(3,1,2), stem(m,h); title (系统脉冲响应 h[n]); xlabel(m), ylabel(Amplitude); subplot(3,1,3), stem(-8:16,y,filled); title(卷积结果 y[n] = x[n]*h[n]); xlabel(n), ylabel(Amplitude); ``` 该代码首先定义了输入信号x(n)和系统脉冲响应h(n)，然后使用MATLAB的`conv()`函数计算这两个序列的离散时间卷积。最后，程序显示并绘制输入、输出以及系统的图形表示。 注意：在实际应用中，请根据具体需求调整信号范围及参数设定以适应不同的应用场景。
     
  • 掌握MATLAB中傅里叶变换的时移、频移和卷积功能
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    本教程深入讲解了如何在MATLAB环境中实现信号处理中的关键操作，包括傅里叶变换的时移特性、频移效应以及两个信号间的卷积运算。适合希望掌握高级信号分析技术的学习者参考学习。 掌握在MATLAB中实现傅里叶变换的时移、频移以及卷积特性的方法。
     
  • 关于快速傅里叶变换与卷积算法的研究
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    本研究深入探讨了快速傅里叶变换（FFT）及其在信号处理中的应用，重点分析了基于FFT的高效卷积算法，为提高计算效率提供了新思路。 快速傅里叶变换与卷积算法密切相关。快速傅里叶变换是一种高效的计算离散傅里叶变换的方法，而卷积算法在信号处理、图像处理等领域中有着广泛的应用。两者结合可以极大地提高数据处理的效率。