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基于RPCA、GoDec和3DCTV-RPCA的高光谱图像去噪实验代码与数据集

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简介：
本项目提供了一套针对高光谱图像降噪的实验代码及数据集，采用RPCA、GoDec算法以及新颖的3DCTV-RPCA模型进行处理。 在撰写毕业设计时可以参考“高光谱图像去噪实验全部代码”文件夹里的Demo_of_HSI_denoising.m文件作为源文件。运行此文件将进行图像去噪处理，输出噪声图像以及经过RPCA、GoDec和3DCTV-RPCA方法处理后的三个图像，并给出这三种方法处理后图像的PSNR和FSIM值。

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  • 基于RPCA、GoDec和3DCTV-RPCA的高光谱图像去噪实验代码与数据集
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    本项目提供了一套针对高光谱图像降噪的实验代码及数据集，采用RPCA、GoDec算法以及新颖的3DCTV-RPCA模型进行处理。 在撰写毕业设计时可以参考“高光谱图像去噪实验全部代码”文件夹里的Demo_of_HSI_denoising.m文件作为源文件。运行此文件将进行图像去噪处理，输出噪声图像以及经过RPCA、GoDec和3DCTV-RPCA方法处理后的三个图像，并给出这三种方法处理后图像的PSNR和FSIM值。
     
  • 3DCTV-RPCA、RPCA和GoDec代码
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    本资源提供3DCTV-RPCA、RPCA及GoDec算法的MATLAB实现代码，适用于背景建模、异常检测等场景中的数据处理与分析。 在撰写毕业设计时使用的代码可供参考。使用这些代码的实例可以在我的上一个资源中查看：高光谱图像去噪处理。
     
  • 基于RPCA的图像去噪算法
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    本研究提出了一种基于_RPC_（Robust Principal Component Analysis）的创新性图像去噪算法，有效分离出图像中的噪声与实际数据成分，提升图像清晰度和细节保留能力。 RPCA方法的图像去噪算法使用了精确拉格朗日乘子法。进行去噪操作时可以直接调用该程序，无需分块或聚合处理。
     
  • RPCA的Python实现：RPCA
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    简介：本项目提供了一种基于Python的实现方案，用于执行矩阵的Robust主成分分析（RPCA），适用于异常值检测与大数据降维。 梨树RPCA 的 Python 实现用法如下： ```python import numpy as np n = 50 r = 2 np.random.seed(123) base = 100 + np.cumsum(np.random.randn(n, r), axis=0) scales = np.abs(np.random.randn(n, r)) L = np.dot(base, scales.T) S = np.round(0.25 * np.random.randn(n, n)) M = L + S from pyrpc import rpca_alm L_hat, S_hat, niter = rpca_alm(M) np.max(np.abs(S - S_hat)) np.max(np.abs(L - L_hat)) _, s, _ = np.linalg.svd(L, full_matrices=False) print(s) ```
     
  • 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。
     
  • HSIMATLAB代码-Hyperspectral_Image_Denoising_DL:基于字典学习的高光谱图像去噪(WHI...)
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    本项目提供了一种基于字典学习方法的高光谱图像去噪算法的MATLAB实现，旨在去除噪声同时保留图像细节。适用于WHI等数据集。 hsimatlab代码存储库包含一种高光谱图像降噪算法：DantasCF、CohenJE 和 GribonvalR 提出的《使用字典学习进行高光谱图像降噪》（WHISPERS2019，荷兰阿姆斯特丹）。所提出的技术结合了低等级和稀疏性（通过词典学习）。 用法示例： 要运行的主要脚本是“DL_HSI_denoise.m”。假设将图像放置在 matlab 变量 “imnoise” （3D 数组）中，然后运行以下代码： [imout, exec_times] = DL_HSI_denoise(imnoise); 其中，“imout” 包含最终去噪图像，“exec_times” 包含执行时间。 文件列表和描述： DL_HSI_denoise.m：主脚本。输入嘈杂的HSI并输出其去噪版本。 image_denoise_lr.m：稀疏阶段（使用字典学习）的方法实现。 HO_SuKro_DL_ALS.m：默认设置下的重写代码，用于生成和更新词典以进行图像降噪。 DictUpdateALS2.m 核心算法文件。
     
  • 基于MATLAB的RPCA实现
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    本项目旨在利用MATLAB实现矩阵的鲁棒主成分分析（RPCA），通过分解低秩和稀疏部分来处理数据中的噪声和异常值，应用于视频背景消除等领域。 通过MATLAB实现RPCA可以快速读取AVI视频并生成对应的前景视频。
     
  • MATLAB开发——高光谱图像解混与去噪
    优质
    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。
     
  • 基于RPCA的异常值检测代码
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    本项目提供了一种基于矩阵分解（RPCA）的方法来检测数据中的异常值。通过将数据矩阵分解为低秩和稀疏两部分，能够有效识别出噪声与离群点。适用于多种数据集分析场景。 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码 基于RPCA的异常值检测代码
     
  • 基于RPCA的异常值检测代码.rar
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    本资源提供了一种基于_RPC降维算法_的异常值检测方法的实现代码，适用于数据预处理和质量控制。 数模美赛数据处理类题型参考代码