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HSI MATLAB代码-QRNN3D：基于3D拟递归神经网络的高光谱图像去噪(TNNLS 2020)

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简介：
这段简介描述的是一个发表于TNNLS 2020年的研究项目，提供了一种利用3D拟递归神经网络（QRNN3D）对高光谱图像进行高效去噪的MATLAB代码实现。 HSIMATLAB代码QRNN3DTNNLS2020论文的实施强调我们的网络在高斯噪声和复杂噪声情况下均优于ICVL数据集上的所有领先方法（2019）。我们证明了在31频段自然HSI数据库（ICVL）上进行预训练的网络可用于恢复由于恶劣的大气和水吸收而被现实世界的非高斯噪声破坏的遥感HSI（>100频段）。先决条件包括Python>=3.5，PyTorch>=0.4.1。此外还需要opencv-python，tensorboardX等库。 平台要求：Ubuntu 16.04和cuda-8.0 快速开始指南： 1. 准备训练/测试数据集 从ICVL高光谱图像数据库下载相关.mat版本的文件。 火车测试拆分可参考ICVL_train.txt和ICVL_test_*.txt。需要注意的是，我们将101个测试数据分为高斯噪声降噪部分和复数噪声降噪两部分。 训练数据集准备时需要安装cafe（通过conda进行）并使用lmdb格式存储数据。 请阅读utility/lmdb_data.py中的函数create_icvl64_31，并按照注释定义您的数据/数据集地址。

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  • HSI MATLAB代码-QRNN3D：基于3D拟递归神经网络的高光谱图像去噪(TNNLS 2020)
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    这段简介描述的是一个发表于TNNLS 2020年的研究项目，提供了一种利用3D拟递归神经网络（QRNN3D）对高光谱图像进行高效去噪的MATLAB代码实现。 HSIMATLAB代码QRNN3DTNNLS2020论文的实施强调我们的网络在高斯噪声和复杂噪声情况下均优于ICVL数据集上的所有领先方法（2019）。我们证明了在31频段自然HSI数据库（ICVL）上进行预训练的网络可用于恢复由于恶劣的大气和水吸收而被现实世界的非高斯噪声破坏的遥感HSI（>100频段）。先决条件包括Python>=3.5，PyTorch>=0.4.1。此外还需要opencv-python，tensorboardX等库。 平台要求：Ubuntu 16.04和cuda-8.0 快速开始指南： 1. 准备训练/测试数据集 从ICVL高光谱图像数据库下载相关.mat版本的文件。 火车测试拆分可参考ICVL_train.txt和ICVL_test_*.txt。需要注意的是，我们将101个测试数据分为高斯噪声降噪部分和复数噪声降噪两部分。 训练数据集准备时需要安装cafe（通过conda进行）并使用lmdb格式存储数据。 请阅读utility/lmdb_data.py中的函数create_icvl64_31，并按照注释定义您的数据/数据集地址。
  • HSI图像分割MATLAB代码-CNN_HSIC_MRF：基于TensorFlow的高光谱图像分类卷积神经网络实现
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    本项目提供了一个基于TensorFlow框架的MATLAB代码库，用于执行CNN和MRF结合的HSI图像分类任务，提高高光谱图像识别精度。 HSI图像分割的MATLAB代码结合了马尔可夫随机场（MRF）与卷积神经网络（CNN），用于高光谱图像分类任务(CNN-HSI-MRF)。此项目中的CNN部分采用TensorFlow实现，参考文献为：曹X, 周F., 许L., 徐D., 孟格, 许Z. 和J. 佩斯利的文章。 使用步骤如下： 1. 运行Python代码`pythoncnn_train.py` 2. 在MATLAB中运行脚本`Demo_Post_MRF.m` 该代码受MIT许可证保护。如在您的研究或工作中使用了此代码，请引用我们的论文：@article{cao2017hyperspectral, title={Hyperspectral image segmentation with Markov random fields and a convolutional neural network}, author={Cao,Xiangyong and Zhou,Feng and Xu,Lin and Meng,Deyu and Xu,Zongben and Paisley,J}
  • CNN_Image_Denoising-master_基于CNN的图像去噪_去噪神经网络_
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    本项目为CNN_Image_Denoising，致力于开发高效的深度学习模型以去除图像噪声。通过训练卷积神经网络(CNN)，我们能够提升图像质量，恢复清晰度，适用于多种图像处理场景。 在图像处理领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于各种任务，包括图像分类、目标检测以及我们关注的图像去噪。本段落将深入探讨CNN在图像去噪中的应用，并介绍如何利用它来提升图像质量。 CNN是一种深度学习模型，其结构灵感来源于生物视觉系统，尤其是大脑的视觉皮层。通过多层卷积和池化操作，它可以自动从输入数据中提取特征并实现对图像内容的理解。在处理含有噪声的图像时，CNN能够识别并去除噪声的同时保留关键信息。 具体来说，在去噪过程中，CNN模型首先需要经过一个训练阶段来学习如何区分噪音与有用的信息。这一过程通常涉及大量带噪声和干净版本的图像数据集，并通过反向传播算法调整网络权重以优化性能。一旦完成训练，该模型即可用于预测新输入的含噪图像并生成去噪后的结果。 除了传统的CNN架构外，其他类型的神经网络如全卷积网络（FCN）以及生成对抗网络（GAN），也被应用于改进噪声处理的效果，并且在保留细节和边缘方面具有潜在的优势。 以一个具体的项目为例——该示例将涵盖使用CNN进行图像去噪的完整实现。这个项目通常包括以下几个部分： 1. 数据集：包含用于训练模型的带噪音图片及其对应的清晰版本。 2. 模型定义：可能采用预设架构或者自定义设计，旨在学习如何去除图像中的噪声。 3. 训练脚本：负责执行实际的学习过程，并且会涉及到损失函数的选择、优化器配置以及学习率策略等关键参数的设定。 4. 预测脚本：用于处理新的含噪图片并输出经过去噪后的版本。 5. 评估指标：如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数），这些标准被用来衡量去噪效果。 通过研究这样的项目，开发者可以学习到如何建立自己的图像去噪系统，并根据特定需求对其进行调整。在实际应用中，这项技术可以在照片修复、医学影像分析及卫星图片处理等多个领域发挥作用，从而提高图像的质量和实用性。
  • 基于MATLAB的细胞神经网络图像去噪技术
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    本研究探讨了利用MATLAB平台开发的细胞神经网络（CNN）算法在数字图像去噪处理中的应用效果。通过实验验证了该方法的有效性和实用性，为图像处理领域提供了新的解决方案和技术支持。 我编写了一个基于MATLAB的细胞神经网络去噪源程序，该程序可以正常运行。
  • 基于去噪神经网络的彩色图像噪声去除方法
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    本研究提出了一种创新的彩色图像噪声去除技术，采用先进的去噪神经网络模型，有效提升图像清晰度和质量。 DnCNN是一种用于彩色图片去噪的去噪神经网络。
  • 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。
  • 基于注意力机制的CNN图像去噪方法（神经网络，2020年）
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    本研究提出了一种结合注意力机制与卷积神经网络(CNN)的新型图像去噪方法，发表于《神经网络》期刊(2020年)，有效提升了图像恢复质量。 田春伟、徐永、李作勇、左望萌、费伦和刘宏在2020年发布了一篇关于图像降噪的论文《Atent-guided CNN for 图像降噪（ADNet）》，该论文被发表于神经网络期刊上，并使用Pytorch实现。这篇论文是首次通过深度网络属性解决复杂背景图像降噪问题的研究。 摘要指出，深度卷积神经网络(CNN)在低级计算机视觉领域引起了广泛的关注。研究通常致力于利用非常深的CNN来提高性能，但随着深度增加，浅层对深层的影响会逐渐减弱。基于这一现象，我们提出了一种注意力导向去噪卷积神经网络（ADNet），主要包括稀疏块(SB)，特征增强块(FEB)，注意块(AB)和重构块(RB)。 具体来说，SB通过结合膨胀卷积和普通卷积来去除噪声，在性能与效率之间取得平衡。FEB整合了全局及局部的特征信息，以进一步提升去噪效果。
  • 基于ELMAN的动态递归神经网络预测MATLAB代码
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    本项目提供了一套基于ELMAN架构的动态递归神经网络预测算法的MATLAB实现代码。通过优化参数调整和模型训练流程，该工具能够有效处理时间序列数据的预测问题，为研究者与工程师提供了强大的分析手段。 ELMAN动态递归神经网络预测的MATLAB代码可以直接运行EXCEL形式的数据集，并且可以方便地更换数据。如果在使用过程中遇到问题，请在评论区留言。
  • 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。
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