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WNNM算法采用加权核范数最小化方法，用于图像恢复的Matlab代码。

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简介：
WNNM加权核范数最小化技术应用于图像修复的Matlab代码，通过采用WNNM方法，能够有效地进行图像降噪处理，以及实现图像的复原重建。

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  • 基于WNNM的加权核范数最小化图像恢复MATLAB代码
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    本段简介提供了一套基于WNNM模型的加权核范数最小化算法用于图像恢复的MATLAB实现代码，旨在提升图像去噪与修复效果。 使用WNNM（加权核范数最小化）方法进行图像复原的MATLAB代码可以应用于图像去噪和恢复处理。这种方法利用了WNNM技术来提升图像质量，包括去除噪声和其他形式的退化影响。
     
  • 基于WNNM的加权核范数最小化图像恢复MATLAB代码
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    本简介提供了一段基于WNNM算法的加权核范数最小化的MATLAB代码，专门用于图像恢复处理。该方法通过优化加权核范数来实现对受损或模糊图像的有效修复和增强。 使用WNNM（加权核范数最小化）方法进行图像去噪和复原的Matlab代码。这种方法可以有效地处理图像恢复问题。
     
  • 【图像去噪】利用加权核范数最小化的图像去噪方法及MATLAB代码.zip
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    本资源提供一种基于加权核范数最小化原理的先进图像去噪技术，并附有详细的MATLAB实现代码，适合科研与学习使用。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理以及路径规划等多种领域的Matlab仿真研究。
     
  • MSWNNM：基于多尺度加权核范数的图像恢复方法
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    MSWNNM是一种先进的图像恢复技术，采用多尺度加权核范数来增强图像细节和清晰度，适用于受损或模糊图像的高质量重建。 提供的代码实现了“多尺度加权核规范图像复原”这一计算机视觉与模式识别会议中的方法。为了运行一个简单的单幅图像去模糊示例，请执行RunMe.m文件。 若要重现论文实验，使用ReproduceExperiments.m文件，并根据文档说明操作即可。 此外，还有其他选项可以通过调用“RunAlgorithm”函数来实现该算法的变体应用，不过这需要提供一些输入参数（如受损图像、噪声水平等）。请参照此功能的相关文档以直接利用它。注意，“RunMe.m”脚本的主要作用是为“RunAlgorithm”创建适当的输入并进行调用；因此使用RunMe.m可能更为便捷。 软件要求和依赖项包括Matlab的图像处理工具箱，当采用IRCNN方法初始化时，请参考相关文档说明。
     
  • 基于Split Bregman的低秩与联合稀疏矩阵恢复：利用核范数及L21范数最小化方法
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    本研究提出了一种结合Split Bregman迭代算法的创新框架，用于解决低秩和联合稀疏结构的矩阵恢复问题。通过优化核范数和L21范数，该方法能够有效处理大规模数据集中的复杂模式识别与信息提取任务，为数据分析领域提供了强大的工具。 这项工作涉及通过核范数和 L21 最小化从低维投影中恢复低秩和联合稀疏矩阵，并使用分裂 Bregman 算法进行优化。具体来说，我们最小化目标函数： \[ \frac{1}{2}||y - Ax||^2 + \lambda_1 ||W||_* + \lambda_2 ||DZ||_{2, 1} + \eta_1/2 ||WX-B_1||^2 + \eta_2/2 ||ZX-B_2||^2 \] 其中，\( W \) 和 \( Z \) 是代理变量，而 \( B_1 \) 和 \( B_2 \) 则是 Bregman 变量。通过应用 Bregman 技术，我们能够提高重建的收敛性和准确性。
     
  • 基于MATLAB的稀疏优化算法图像恢复代码-SparseOptimizationPack
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    简介：SparseOptimizationPack是一款利用MATLAB开发的软件包，专门用于通过稀疏优化技术进行图像恢复。该工具集成了多种先进的数学模型与高效算法，旨在解决成像系统中的欠定方程问题，有效减少噪声干扰并提升图像清晰度和细节表现力。 在现代图像处理领域，算法图像恢复是一项至关重要的技术。它通过利用特定的数学模型和优化算法从失真、噪声或不完整的数据中重建高质量的图像。SparseOptimizationPack提供了一系列用于MATLAB中的实现，并包括支持GPU与MPI的C语言版本。这个开源项目为研究者及开发者提供了强大的工具箱，以解决各种图像恢复问题。 理解“稀疏优化”概念是关键：在处理过程中，寻找简洁且非零元素较少的方式来描述图像是目标之一。通常情况下，可以通过特定变换（如小波或离散余弦转换）来表示一张图片，并使其具有大量的零系数。因此，“稀疏优化”的核心在于找到最佳的低密度解以最小化重建误差并去除噪声。 SparseOptimizationPack包含了一系列算法实现，例如LASSO、basis pursuit和elastic net等。这些方法基于正则化的线性回归模型，能够有效地进行特征选择与参数估计。其中，LASSO通过引入L1范数惩罚项来自动执行特征选择；而basis pursuit侧重于寻找最稀疏的解决方案。 在MATLAB环境中，实现过程提供了直观易用的接口和灵活可调的参数设置，便于研究人员实验并比较不同方法的效果。同时，C语言版本考虑了大规模计算与分布式的需求，并通过支持GPU加速及MPI（消息传递界面）来显著提升算法效率，在处理高分辨率或大数据量图像时尤为明显。 项目中的每个子文件通常对应一个特定实现方式，包含函数定义、参数设置和示例代码等信息。用户可以根据需求选择合适的算法并根据提供的实例修改以适应自身问题。此外，由于开源特性，研究者可以深入源码了解具体细节，并进一步学习与扩展优化方法。 综上所述，SparseOptimizationPack不仅为图像恢复提供了高效的解决方案集合，还为研究人员提供了一个深入了解和拓展相关技术的平台，在学术及工业应用中均具有重要价值。
     
  • 基于核范数、谱范数及加权核范数最小化实现矩阵补全-MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB实现基于核范数、谱范数和加权核范数最小化的矩阵补全算法，适用于数据恢复与预测分析。 完成一个缺少条目的矩阵以使其具有最小范数的函数如下： 用法：[CompletedMat, ier] = MatrixCompletion(A.*B, B,N, mode, lambda_tol, tol, display) 参数： - A - 需要填充的矩阵。 - B - 二进制矩阵，表示A中的已知值和缺失条目（大小相同，1代表已知值，0代表缺失）。 - N - 迭代次数 - mode - 工作模式：可以是“核”或“光谱” - lambda_tol - 核谱范数最小值得容差值 - tol - 对于已知条目的容忍度 输出： - CompletedMat - 完成后的矩阵 - ier - 错误指示符，0表示正常完成，1表示未能收敛（可能需要更多的迭代） 要进行演示，请运行demo.m文件。 该代码的理论基础来源于论文《Interest Zone Matrix Approximation》。
     
  • 基于MATLAB的最大熵模糊图像恢复算法
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台实现的最大熵模糊图像恢复算法，通过引入最大熵原理优化模糊图像处理过程，以达到清晰化图像的目的。该方法在多种测试中展现了良好的恢复效果和较高的计算效率。 基于Matlab的最大熵模糊图像复原算法利用最大熵原理来优化模糊图像的恢复过程，在处理复杂噪声环境下的图像清晰化方面具有显著优势。该方法通过构建适当的数学模型，结合先进的迭代技术，有效地提升了图像细节的再现性和整体质量，为计算机视觉和模式识别领域提供了有力的技术支持。
     
  • 带有权重的核函数最小化算法
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    简介：本文提出了一种基于权重核函数的优化算法，旨在有效降低计算复杂度并提升机器学习模型的学习效率和预测精度。 在图像处理领域，低秩矩阵逼近有着广泛的应用。其主要目标是利用退化图像的自相似性来获取一个低秩矩阵，从而实现对图像去噪的目的。这种技术通常应用于计算机视觉和机器学习中。低秩矩阵近似方法一般可以分为两类：一类是基于低秩矩阵分解（Low-Rank Matrix Factorization, LRMF）的方法；另一类则是核范数最小化（Nuclear Norm Minimization, NNM）的方法。
     
  • Matlab逆滤波复原代码 - 图像复原：通过内核恢复模糊图像的图像处理方法
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的逆滤波算法，用于图像复原。通过应用特定的内核函数，该程序能够有效补偿图像模糊问题，恢复清晰度。 在Matlab中实现图像修复功能的代码包包含以下几个文件： - ImageRestoration.m：这是一个GUI程序，在其中可以应用逆滤波、截断逆滤波、维纳滤波以及约束最小二乘法进行模糊图像处理。 - metrics.m：用户自定义的一个函数，用于计算PSNR和SSIM值。此函数在“ImageRestoration.m”中被调用。 - Butter_LPF.m: 用户定义的另一个函数，在变换域内根据指定半径和阶数创建巴特沃斯低通滤波器。 - “Sample_Images”: 包含一些模糊图像、内核以及相应的清晰参考图（地面实况）的文件夹，用于测试不同的修复算法效果。 - create_blurred_img: 如果已知原始清晰图像及其对应的模糊化卷积核，则可以使用此代码创建相应的人工模糊图片。