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MATLAB去噪代码-NGMeet：高光谱去噪的集成方法“非本地与全局相遇”，发表于ArXiv，2018年12月

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简介：
本项目提供了一种创新的高光谱图像去噪算法——非局部与全局相遇(NGMeet)，该算法结合了非局部和全局信息，通过MATLAB实现，并在2018年发表于ArXiv。 非本地与全球相遇：高光谱去噪的集成范例。CVPR。2019年。这段文字已经去除所有不必要的联系信息和其他链接，并保留了原始内容的核心意思。

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    本项目提供了一种创新的高光谱图像去噪算法——非局部与全局相遇(NGMeet)，该算法结合了非局部和全局信息，通过MATLAB实现，并在2018年发表于ArXiv。 非本地与全球相遇：高光谱去噪的集成范例。CVPR。2019年。这段文字已经去除所有不必要的联系信息和其他链接，并保留了原始内容的核心意思。
  • MATLAB去噪代码-TV_L1_ADMM去噪方法
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    本项目提供基于TV-L1模型的ADMM算法实现，用于图像去噪处理。通过最小化L1范数下的总变差，有效去除噪声并保持图像细节。 去噪声代码使用Matlab通过ADMM进行TV-L1去噪，“用于总变化量降噪的交替方向方法”，发表于arxiv, 2014年，在编码环境中使用的是Matlab R2016b版本。主要文件包括：main（测试您的图像），TV_L1_ADMM（实现ADMM算法），以及TV_L1_DENOISING（关于该算法的具体描述）。
  • MATLAB开发——高光谱图像解混与去噪
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    本项目聚焦于利用MATLAB进行高光谱图像处理，重点研究和实现解混及去噪技术，旨在提升图像质量和分析精度。 Matlab开发：高光谱解混和去噪。演示高光谱混合噪声的解混过程。
  • Matlab去噪代码-JED方法：弱光增强与降噪
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    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。
  • 基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现
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    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。
  • 脉冲去噪：本代码能降低高光谱图像中的脉冲噪声-MATLAB开发
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    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。
  • 非局部均值去噪的MATLAB源码
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    本资源提供基于非局部相似性原理实现图像去噪功能的MATLAB代码，适用于处理各种噪声污染的灰度和彩色图像，能够有效保持图像细节。 非局部均值是一种经典的去噪算法，它利用空间域中的相似块来进行图像处理。你可以寻找并下载可以直接使用的非局部均值去噪的MATLAB源代码。
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    这段简介可以描述为：Matlab高斯去噪代码提供了基于MATLAB环境下的图像处理程序，专门用于去除由于高斯噪声引起的图像失真，提升图像质量。 Matlab在遥感领域的应用涉及多个方面，其中包括使用高斯去噪代码来处理图像中的噪声问题。这种技术能够有效提升遥感数据的质量，帮助研究人员更好地分析和理解复杂的数据集。
  • 【MATLAB代码】-【图像去噪】-非局部均值滤波方法.zip
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    本资源提供了一个基于MATLAB实现的非局部均值滤波算法，用于有效去除图像噪声。通过下载该代码包，用户可以轻松地对各类受噪声污染的图片进行处理和优化。 非局部均值滤波步骤如下： 1. 确定邻域窗口半径d、搜索窗口半径D以及高斯函数平滑参数h。 2. 扩展图像边界，确保在处理过程中不会超出图像范围。 3. 在扩展后的图中选取一个以像素为中心的邻域窗口W1。 4. 限制移动的邻域窗口W2的位置，使其不越界于搜索范围内。 5. 移动的邻域窗口W2在其可活动区域内滑动。当它与固定不动的邻域窗口W1重叠时，则跳过该位置继续下一个位置的操作。 6. 计算权值公式如下： 其中V(x)和V(y)分别代表以x,y为中心的邻域矩阵，而它们之间的距离以及归一化系数Z(x)则通过特定计算得出。 7. 当W1中心像素遍历到搜索窗口内最后一个位置时，需要对移动的邻域窗口内的所有像素值进行加权求和操作。 8. 将步骤7中得到的结果除以归一化系数Z(x)，然后用此结果替换固定不动的邻域窗口W1中的中心像素值。 9. 逐步移动固定不动的邻域窗口，重复执行从第4步开始的操作直至无法再移动为止。 此外，在实现该程序时还需要完成以下任务： - 展示原图像、去除噪声后的图像和恢复出的图像； - 计算去噪算法产生的均方误差（MSE）值。
  • 基于Matlab的相参与非相参累积去噪方法实现
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    本研究利用MATLAB平台，提出并实现了相参与非相参两种类型的信号累积去噪算法。通过理论分析和实验验证了该方法的有效性。 版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程 内容：使用Matlab实现相参与非相参累积方法去噪。 适合人群：本科、硕士等教研学习使用。