Advertisement

HSIMATLAB代码-Hyperspectral_Image_Denoising_DL:基于字典学习的高光谱图像去噪(WHI...)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • HSIMATLAB代码-Hyperspectral_Image_Denoising_DL:基于字典学习的高光谱图像去噪(WHI...)
    优质
    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。
     
  • HSIMATLAB代码-LTDL：低秩张量字典学习法在高光谱图像去噪中的应用
    优质
    本研究提出了一种基于LTDL（Low-Rank Tensor Dictionary Learning）的方法，利用MATLAB实现对高光谱图像进行有效去噪。该方法通过低秩张量字典学习技术，显著提升图像的清晰度和质量，在保持细节的同时去除噪声。适用于遥感、医学成像等领域。 HSIMATLAB代码：用于高光谱图像去噪的低阶张量字典学习方法，《TSP2020一种用于高光谱图像去噪的低秩张量字典学习方法》一文中的所有MATLAB代码。数据集来自ICVL，我们通过msi=msi(1:2:size(msi,1),1:2:size(msi,2),:)下采样ICVL数据集。 Demo_DL_syn.m：使用不同方法检测去噪后的JasperRidgeHSI中的目标道路（图7、8）。请在提供预计算的去噪结果的地方运行，您可以在图7和图8中获取结果。 Demo_denoise_ge.m：对带有生成噪声的CAVE-watercolorsHSI进行降噪。需要相关设置以完成操作。
     
  • 基于稀疏字典的学习图像去噪方法
    优质
    本研究提出一种利用稀疏字典学习进行图像去噪的方法，通过优化算法从含噪图像中恢复出清晰图像，提升视觉效果与质量。 通过稀疏字典学习的方法将图像进行稀疏分解，并利用字典学习获得新的稀疏矩阵，最后调节参数以实现稀疏去噪。
     
  • 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。
     
  • AnalysisKSVD.rar_OMP图像去噪_K-SVD图像去噪_稀疏字典学习_稀疏表示
    优质
    该资源包包含基于K-SVD和OMP算法的图像去噪代码及文档。通过稀疏字典学习实现高效降噪，同时保持图像细节与纹理特征。 实现图像的稀疏编码采用k-svd进行字典学习，并使用omp算法计算稀疏表示系数。此外还包含了一个去噪的例子。
     
  • 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、GoDec和3DCTV-RPCA的高光谱图像去噪实验代码与数据集
    优质
    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。
     
  • FDDL字典学习_Fisher字典学习_字典学习分类_字典学习Matlab_高光谱分类
    优质
    本项目聚焦于FDDL（Fisher Discriminative Dictionary Learning）及FDL(Fisher Dictionary Learning)技术，探讨其在字典学习与分类中的应用，并使用Matlab实现高光谱图像分类。 基于稀疏表示的高光谱图像分类的Fisher字典学习方法的Matlab代码提供了一种有效的方式来改进高光谱数据的分类性能。这种方法利用了Fisher准则来优化字典的学习过程，从而提高了特征的选择性和区分度，在保持低计算复杂性的同时增强了模型对噪声和变化环境的鲁棒性。
     
  • 关于字典学习在图像去噪中的研究和应用
    优质
    本研究聚焦于字典学习技术在图像去噪领域的理论探索与实践应用，通过优化算法提升图像质量。 基于字典学习的图像去噪研究与实践
     
  • Hyperspectral Matlab Tools - HSIMATLAB代码：用于读取、校正和检查高光谱图像的工具
    优质
    HSIMATLAB是一款专为处理高光谱影像设计的Matlab工具包，提供全面的功能包括数据导入、辐射校正及质量检验等。 HyperspectralMatlab工具用于读取、校正和检查由IMEC快照扫描高光谱相机制成的高光谱图像。该代码是用Matlab 2019b编写的，部分功能需要此版本支持。 使用方法如下： - 运行setup_HSI.m脚本以确保MATLAB可以找到所有相关函数和应用程序。 - 若要使用HSI功能，请将“当前文件夹”设置为包含测量值的目录，或者通过命令`addpath(stringcontainingfolderpath)`将其添加到路径中（在Matlab GUI 中：Home - Set Path；或直接通过控制台输入）。 对于HSI应用： - 将MATLAB的“当前文件夹”导航至正确的文件夹。 - 单击“更新文件列表”，以显示所有可用测量值。 - 查看示例文件（example_*.m），了解一些简单的使用方法。