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使用卷积滤波器Matlab代码，DenseCRF-545:EECS-545课程的最终项目代码仓库。

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简介：
该项目是EECS545课程的最终作业。它详细阐述了基于完全连接条件随机场（CRF）的图像分割技术的实现。为了进行推理，全连接CRF通常依赖于其他分类器的输出作为初始输入，例如TexonBoost和全卷积网络（FCN）。在我们的研究中，我们采用了FCN作为辅助分类器。关于该方法的具体细节，请参考“来自FCN的一元电势”部分。此外，为了实现四面体双边滤波，这对于推理过程至关重要，需要链接“libpermutohedral.so”库。通过定义一个densitycrf对象，您可以对单个图像或一组图像进行推断，并利用相应的推理方法来执行此类操作。若要计算一组图像的Intersection over Union (IoU) 值，则应使用评估方法。DenseCRF对象是执行推断的核心类，用于定义DenseCRF对象：import densecrf#输入参数：height：图像的高度#width：图像的宽度#number_labels：需要分类的类别数量

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  • 基于DenseCRF的卷积滤波器Matlab代码-EECS-545期末项目仓库
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    本仓库为EECS-545课程期末项目，提供基于DenseCRF的卷积滤波器Matlab实现代码，适用于图像处理和计算机视觉研究。 这是EECS545的最终项目概要：该项目实现了基于完全连接条件随机场（CRF）的图像分割方法。在进行推理过程中，全连接CRF需要其他分类器的结果作为起点，例如TexonBoost和全卷积网络（FCN）。我们的实现中使用了FCN。此外，为了执行四面体双边过滤这一推理过程的重要部分，还需要链接“libpermutohedral.so”。当具备所有这些先决条件后，可以通过定义一个DensityCRF对象来对单个或一组图像进行推断。同时可以利用评估方法计算IoU。 关于如何创建DenseCRF对象： 导入densecrf模块。 输入参数包括：图像的高度、宽度以及分类的类别数量。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-Image-Convolution: 图像卷积
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    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。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码——图像过滤与混合图像（项目1）
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    本项目利用MATLAB开发了用于图像处理的卷积滤波器代码，实现了图像模糊、锐化及混合效果，为图像增强和特征提取提供技术支持。 项目目标是编写图像过滤功能，并使用它来创建一个简化版的SIGGRAPH 2006上的混合图象效果，该技术由Oliva、Torralba 和Schyns提出。这种混合图像是指当观察者从不同距离观看时，其解释会发生变化的一种静态图像。核心思想是高频信息在近距离下更为显著，而在远距离处只能看到低频（平滑）部分的信号。通过将一个图片中的高频成分与另一张图片中的低频成分进行结合，可以创造出一种混合图象，在不同的观察距离会产生不同解读的效果。 此项目旨在帮助你熟悉MATLAB和图像处理技术。一旦创建了过滤功能，构造混合图像的过程就相对简单了。如果你还不太了解MATLAB的话，这次任务将对你有很大的帮助。其中关键步骤之一是实现一个名为my_imfilter()的函数，该函数模仿MATLAB中imfilter()的功能，并且默认采用相同的行为模式。 在进行这项工作时，请参考Szeliski的第3.2章和课程讲义中的材料来了解图像过滤（尤其是线性过滤）的相关知识。尽管MATLAB提供了许多内置高效函数用于执行此类任务，但在这个项目中你需要从头开始编写自己的代码实现这些功能。
     
  • LMS滤波器Matlab代码-Digital-Signal-Processing-Project: 使用自适应滤波器的DSP项目...
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    这是一个基于Matlab实现的数字信号处理项目，专注于利用LMS（Least Mean Square）算法开发自适应滤波器。项目致力于通过理论与实践结合的方式深入研究和应用自适应信号处理技术，为通信、音频工程等领域提供有效的解决方案。 在数字信号处理项目“使用自适应滤波器从母体心电图提取胎儿心电图”中，我编写了基于LLMS、NLMS和LMS三种算法的Matlab代码来创建自适应滤波器，并绘制并比较经过滤波后的信号以及误差。为了运行这些代码，请首先执行new_miso.m文件，然后执行new_siso.m文件。
     
  • MATLAB代码-ADC：数模编程的最终项目
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    本项目为《MATLAB代码-ADC》的最终成果展示，通过数模转换技术深入学习与实践，在MATLAB环境下实现高效能模拟信号数字化处理。 在数模编程的MATLAB项目中，我们使用了两个USRP无线电设备通过正交调幅和汉明码纠错技术来传输数据。项目的最终目标是模拟与数字通信。 为了从命令行发送文件，请确保您位于以下目录： C:\ProgramFiles\UHD\lib\uhd\examples 在该目录下执行类似如下指令以开始发送过程（注意，在发送前请先启动接收程序）： tx_samples_from_file --rate 260e3 --freq 2.489e9 --type float --gain 20 --file [文件位置和名称] 务必确认您已下载并安装了所有必要的功能。然后，根据需要编辑SendingScript.m脚本，并运行它。 接收命令行中的文件时，请确保同样位于以下目录： C:\ProgramFiles\UHD\lib\uhd\examples 在此路径下执行类似如下指令以开始接收过程（注意，在发送前请先启动接收程序）： 在实际操作中，您需要调整上述示例命令的具体参数来匹配您的项目需求。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-Machine-Learning-Image-Classification:利用卷积神经网络(CNN)...
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    本项目使用MATLAB开发，通过实现卷积滤波器应用于图像分类任务中。基于CNN技术，提高机器学习模型在图像识别中的准确性与效率。 本段落探讨了一种称为卷积神经网络（CNN）的机器学习算法，这种技术广泛应用于图像识别与分类领域。我们将使用一个包含5,000张猫图和5,000张狗图的数据集来训练模型，并让其学会区分这两类图片。通过这个过程，我们不仅能让模型识别新输入的是猫还是狗的图片，而且如果提供足够的数据量的话，还能用于分类任意数量的不同图像类别。 卷积神经网络（CNN）是模式识别和特征检测的理想选择，在进行图像分类时尤为有效。提高其性能可以通过调整超参数、增加更多的卷积层或全连接层以及使用标注更加准确的数据来实现。构建一个简单的CNN模型通常包括以下步骤：首先，我们通过将输入的图片与一系列预定义的功能探测器（也称为内核或滤波器）进行逐像素乘法运算，并生成特征图；其次，应用最大池化操作以减少数据量并保留关键信息；接着是展平处理阶段和全连接层的应用。卷积过程实质上通过图像与其对应的过滤器之间的相互作用揭示了该图片中的某些模式或结构特性。 简而言之，卷积神经网络通过对输入的图像执行一系列经过精心设计的操作来提取有用的特征，并最终进行分类决策。
     
  • 基于卷积滤波器的MATLAB代码与SRCNN的TensorFlow实现
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    本项目对比了在图像超分辨率任务中，使用MATLAB和TensorFlow实现的不同框架效果。具体来说，采用MATLAB实现经典卷积滤波算法，并用TensorFlow复现SRCNN模型，通过实验数据分析两种方法的优劣。 在TensorFlow框架下实现基于深度卷积网络的SRCNN图像超分辨率技术。我们的方法与原论文所述的方法几乎一致。我们使用91个图像的数据集进行训练，并利用Set5数据集作为验证工具。 为了确保测试时能够获得相同放大倍数（2、3和4）的结果大小，我们将测试图片裁剪为最小公倍数尺寸的12部分。同时，我们在地面实况边界的双三次内插测试图中填充了6个像素值以保证其与SRCNN输出结果保持一致。 依据该论文，在放大系数为3时于Set5数据集上实现最佳性能的情况下，滤波器大小设定为9-5-5且使用ImageNet训练数据集的平均PSNR（峰值信噪比）达到32.75dB。然而，我们的模型在经过验证后达到了32.39dB的最佳效果，并采用的是91个图像的数据集、过滤器尺寸为9-1-5以及Y通道进行训练和测试。 当完成12,500轮的训练之后，我们得到了与论文中相同的PSNR值——即32.39 dB。此外，提供了一个使用放大系数为3且基于91个图像的数据集预训练模型。请注意，在此过程中我们仅对Y通道进行了训练和测试操作；如果需要在三个颜色通道（如YCbCr或RGB）上进行实验，则需相应调整设置。
     
  • Matlab信道编码代码-DeepIRS：DeepIRS项目的代码仓库
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    DeepIRS项目是专注于利用深度学习技术改进无线通信系统中信息传输效率的研究工作。该项目在GitHub上提供了基于Matlab实现的信道编码相关代码，以支持学术研究和工程开发中的复杂信号处理需求。 信道编码的MATLAB代码位于DeepIRS项目代码存储库中。主文件是main_deepIRS.m（代表深层智能反射面），可以在MATLAB中以分节方式运行它。该文件调用了其他几个函数/脚本，其中一些是我开发的，另一些是从Al-Khateeb等人的代码借用而来的，用于从他们的DeepMIMO数据集中生成通道信息。当前情况下，信道仅被生成为圆对称复高斯形式，并包含直接链接。目前仍在等待Al-Khateeb更新其使用光线追踪数据的数据集。
     
  • 基于Matlab的卷积滤波器代码-降噪深度PPG(DenoiseDeepPPG)
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    简介：本项目提供了一种在MATLAB环境中实现的卷积滤波器代码，专门用于处理降噪深度光电容积脉搏波（DenoiseDeepPPG）信号，有效提升数据质量。 DenoiseDeepPPG是高级可穿戴技术中心（CWAT）项目的一部分成果之一，专注于去除光电容积描记术（PPG）信号测量过程中产生的噪声伪影。我们使用了一种算法生成的信号作为输入，并利用包含16个卷积层的完全卷积网络进行降噪处理。前15个卷积层由3层组成的组重复五次，滤波器宽度分别为9、5和9，滤波数量分别是18、30和8；最后一个卷积层则具有过滤器宽度为129且只有一个过滤器的设置。 为了适应该项目的需求并使其能够从生物医学应用中使用的PPG信号中去除高水平噪声，我们在Matlab 2021环境下调整了该代码。此外，在数据集创建方面，我们参考了QunfengTang等人发表的研究成果，并基于其提出的使用两个高斯函数生成光电容积描记图的方法进行修改。我们的改动在于产生带有高斯噪声的信号以作为降噪器的输入。 为了构建PPG综合数据集，我们在上述研究的基础上进行了代码调整，以便能够生成具有不同程度随机性及不规则性的合成PPG波形，并以此来测试和验证DenoiseDeepPPG的有效性和鲁棒性。