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MATLAB源码实现光谱读取、降噪及去背景一体化

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简介：
本项目提供了一套完整的MATLAB源代码解决方案，用于高效地读取、处理（包括降噪和去除背景）光谱数据，为后续分析奠定坚实基础。 这段文字描述了一个用于拉曼光谱等多种光谱处理的MATLAB源码，该源码能够实现光谱读入、降噪及去背景的一体化操作。

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  • MATLAB源码实现光谱读取、降噪及去背景一体化
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    本项目提供了一套完整的MATLAB源代码解决方案，用于高效地读取、处理（包括降噪和去除背景）光谱数据，为后续分析奠定坚实基础。 这段文字描述了一个用于拉曼光谱等多种光谱处理的MATLAB源码，该源码能够实现光谱读入、降噪及去背景的一体化操作。
     
  • 拉曼光谱背景去除噪声的程序
    优质
    本程序专为处理拉曼光谱数据设计，有效去除背景噪声，提升信号清晰度与分析准确性。适用于科研及工业应用中复杂样本的精细检测需求。 该资源包含用于拉曼光谱背景去噪的程序，是基于MATLAB平台编写的。
     
  • 拉曼光谱背景去除的MATLAB程序
    优质
    本项目提供了一套用于处理拉曼光谱数据的MATLAB程序，专注于高效准确地去除背景干扰。该工具旨在帮助科研人员从复杂光谱中提取纯净信号，促进材料科学、化学等领域的深入研究。 这是一份关于罗马光谱学的程序，可以用于基线消除。如果你对此感兴趣，请下载它！
     
  • MATLAB去噪代码-RED: 通过正则化实现降噪 RED
    优质
    MATLAB去噪代码-RED提供了一种基于正则化的有效方法来减少信号或图像中的噪声。该工具利用RED算法，增强数据的质量和清晰度，适用于科研与工程领域。 该代码演示了Y. Romano, M. Elad 和 P. Milanfar 在《SIAM影像科学杂志》上发表的图像恢复实验（版本1.0.0）。这些实验在Windows 7、Windows 10以及Matlab R2016a环境中进行了测试。这不是Google的官方产品。 快速开始指南： - 克隆或下载此存储库。 - 下载TNRD降噪的轻量级版本，文件名为tnrd_denoising.zip（包含七个文件）并解压缩至YOUR_LOCAL_PATH/RED/tnrd_denoising 文件夹中。 - 下载测试图像，并将这些图片复制到YOUR_LOCAL_PATH/RED/test_images 的文件夹内。 - 在Matlab环境中打开此项目，使用cd命令更改当前工作目录为 YOUR_LOCAL_PATH/RED。 - 在Matlab的命令窗口输入>>main来开始演示。 所需第三方软件组件： 该代码采用了名为TNRD的图像去噪算法。有关详细信息，请参考Chen Yunjin Chen 和 Thomas Pock 的相关描述。
     
  • 基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现
    优质
    本研究提出了一种基于光谱全变分理论的高光谱图像去噪方法，并在MATLAB中实现了该算法。通过优化光谱和空间信息，有效提升了去噪效果与图像质量。 该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法的MATLAB代码，这是一种适用于高光谱图像的新降噪方法，能够从观测数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。STV去噪算法的命令格式为：out_stv = 光谱电视(hyper_noisy, opts)；其中 hyper_noisy 是输入图像，opts 是参数设置。输入图像是一个3D噪声图像（即高光谱图像或视频）。在使用该命令前，请将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。输出结果会存储在变量 out_stv.f 中。更多详细信息请参考随附的用户指南。 有关更多信息和引用文献，可查阅： Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng，“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”，物理化学杂志 C，2015 年。
     
  • Matlab去噪代码-JED方法：弱光增强与降噪
    优质
    本项目提供基于JED方法的MATLAB代码，用于实现图像在弱光条件下的增强和去噪处理。适用于需要提升低光照环境图像质量的研究者或开发者。 去噪声代码MATLAB JED法ISCAS2018纸质编码的先决条件是原始代码已经在Windows 10系统的Matlab R2017a (64位)上进行了测试，请注意，使用R2016b可能会导致错误。您可以通过运行demo.m文件轻松启动程序。
     
  • 【谱减法去噪】MATLAB源码.md
    优质
    本Markdown文档提供了使用MATLAB实现谱减法降噪技术的详细代码和教程。通过该源码，读者可以学习到如何在音频处理中有效去除背景噪音，提升语音清晰度。 【信号去噪】基于谱减法去噪的MATLAB源码 本段落档提供了使用谱减法进行信号去噪的MATLAB实现代码。通过这种方法可以有效减少音频信号中的噪声，提高语音清晰度。 步骤包括： 1. 计算干净语音和含噪语音的频谱。 2. 估计单通道噪声频谱。 3. 应用谱减法公式去除背景噪音。 4. 对处理后的频谱进行重叠相加合成以恢复时域信号。 该方法在许多应用场景中都表现出良好的去噪效果，特别是对于低信噪比的语音信号。
     
  • 图像均值去噪，双次曝光，背景差分
    优质
    本项目研究基于图像处理技术的去噪方法，包括利用图像均值滤波去除噪声、采用双次曝光增强图像对比度和清晰度以及应用背景差分提取动态目标。 数字图像代数运算包括图像均值去噪、二次曝光以及背景相减等内容。这些技术可以通过博客文章详细了解，例如关于图像处理的相关内容可以参考有关的介绍性文章。
     
  • 脉冲去噪：本代码能降低高光谱图像中的脉冲噪声-MATLAB开发
    优质
    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。
     
  • MATLAB视频背景读取程序
    优质
    本程序为一款专为MATLAB用户设计的实用工具，旨在高效地从视频文件中提取背景图像。通过简洁直观的操作界面和强大的算法支持，该程序能够快速准确地完成任务，适用于科研、教学及工程分析等场景下的数据预处理需求。 使用帧差法读取视频背景在MATLAB程序中是一种有效的方法。