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【图像去噪】利用MATLAB深度学习(CNN)技术去除彩色图片噪声【附带源代码 6823期】.mp4

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简介:
本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB中的CNN技术进行图像去噪处理,专注于去除彩色图片的各类噪声问题,并提供完整的源代码供学习参考。 在Matlab研究室上传的视频都附有完整的可运行代码供学习使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 支持版本为 Matlab 2019b,如遇问题请根据提示进行调整或寻求帮助。 3. 使用步骤如下: 第一步:将所有相关文件放置在Matlab的当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果; 4. 如需进一步的服务,可以咨询博主关于博客资源代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab程序定制以及科研合作等事宜。

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  • MATLAB(CNN) 6823】.mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB中的CNN技术进行图像去噪处理,专注于去除彩色图片的各类噪声问题,并提供完整的源代码供学习参考。 在Matlab研究室上传的视频都附有完整的可运行代码供学习使用。 1. 代码压缩包内容包括: - 主函数:main.m; - 调用函数:其他m文件;无需单独运行 - 运行结果效果图展示 2. 支持版本为 Matlab 2019b,如遇问题请根据提示进行调整或寻求帮助。 3. 使用步骤如下: 第一步:将所有相关文件放置在Matlab的当前工作目录中; 第二步:双击打开main.m文件; 第三步:点击运行按钮等待程序执行完毕以获取结果; 4. 如需进一步的服务,可以咨询博主关于博客资源代码提供、期刊或参考文献复现、Matlab程序定制以及科研合作等事宜。
  • Matlab-MWCNN
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    本项目采用MWCNN算法实现图像去噪功能。通过多分支卷积神经网络结构优化,有效去除噪声同时保留图像细节,提高视觉效果和清晰度。适用于各类含噪图像处理场景。 去噪声代码matlab MWCNN图像降噪Pytorch中多级小波-CNN图像复原的实现 Matlab代码:引文:刘鹏举,等。“用于图像复原的多级小波-CNN”。IEEE计算机视觉和模式识别研讨会会议记录。2018。 教程安装正确的环境: - 使用conda创建environment.yml - conda激活EE367 - cd ./pytorch_wavelets - 点击安装。 - cd ../(返回项目根目录) - python runMe.py (可选)使用jupyter笔记本签出runMe.ipynb 输出图像应保存到experiments/(model)/images/test_images文件夹中。 笔记: 如果遇到内存不足错误或被杀死9,则可能需要将每个args的runMe.py中的“n”值更改为1000。 去做修复数据加载代码,以便我们不会淹没系统内存来编写补丁。不要将修补程序加载到系统内存中,只需加载文件名,然后按照DataLoader的查询读取它们。
  • BM3D算法进行Matlab).zip
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    本资源提供基于BM3D算法的图像去噪解决方案及其MATLAB实现代码,有效提升图像质量。适合研究与学习使用。 基于BM3D算法实现图像去噪的Matlab源码。
  • MATLAB小波变换及多阈值优化方法【MATLAB 3700】.md
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    本文介绍了一种使用MATLAB软件和小波变换技术,结合多阈值优化策略进行彩色图像去噪的方法,并提供了相关代码。适合需要处理图像噪声的科研人员和技术爱好者参考学习。 基于MATLAB的小波变换及多种阈值改进方法用于彩色图像去噪的技术研究(代码包含在第3700期内容中)。
  • MATLAB进行
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    本研究探讨了使用MATLAB软件平台对彩色图像进行去噪处理的方法与技术,旨在提高图像质量。通过实验分析多种滤波算法的效果,寻找最优解决方案。 基于MATLAB的彩色图片去噪方法包括四种:中值去噪、高斯平滑去噪、高斯低通滤波去噪以及NL-means去噪。举例中的去噪图片为肠胃胃镜图。
  • MATLAB优化小波阈值方法进行PSNR,含Matlab2577).mp4
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    本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB软件通过优化的小波阈值技术来处理和去除图像噪声,并计算峰值信噪比(PSNR)以评估去噪效果。附有完整代码,适合深度学习数字信号处理的初学者参考实践。 佛怒唐莲上传的视频均配有对应的完整代码,这些代码均可运行并经过测试确认有效,适合编程初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m以及其它m文件形式的调用函数;无需额外操作即可直接查看程序运行结果和效果图。 2. 所需Matlab版本为2019b。如果在运行过程中遇到问题,请根据提示进行相应修改,或联系博主寻求帮助。 3. 运行步骤如下: - 步骤一:将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中; - 步骤二:双击打开main.m文件; - 步骤三:点击运行按钮,并等待程序执行完毕以获取结果。 4. 如需进一步的服务,可以联系博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行咨询。 服务内容包括: - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作
  • CNNMATLAB-DeepImageDenoise_ICNN:CNN、初始架构
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    本项目基于MATLAB实现,采用深度学习技术及卷积神经网络(CNN)对图像进行去噪处理。ICNN(初始CNN架构)作为核心框架,旨在优化图像质量,去除噪声干扰。 该源码基于GoogLenet Inception结构与CNN结合的深度图像去噪模型,在MATLAB工具上通过Caffe框架实现。代码包括数据增强预处理、卷积层可视化以及模型架构源码,并提供TensorFlow版本供参考。此外,还进行了Architecture PSNR对比基线模型的研究,探讨了Inception结构、BN/Residual Learning的消融研究。
  • 维纳滤波进行Matlab).zip
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    本资源提供了一种基于维纳滤波技术的图像去噪方法,并附有详细的Matlab代码实现,适用于图像处理和计算机视觉的研究者及爱好者。 版本:matlab2014/2019a,包含运行结果。 领域: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、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真。 内容:标题所示的内容介绍可通过主页搜索博客获取更多信息。 适合人群:本科和硕士等教研学习使用 博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进。
  • 基于神经网络的方法
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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。
  • Matlab注释便于
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    本段代码演示如何使用MATLAB有效去除图像中的周期性噪声。包含详细注释,适合初学者理解和实践。 以下是使用MATLAB去除周期性噪声图片的代码示例: 关闭所有图形窗口并清除工作区: ```matlab close all; clear all; clc; ``` 设置阈值参数,可以根据需要调整此数值: ```matlab threshold = 6; ``` 读取图像文件(确保已将所需处理的图像保存在当前目录下): ```matlab f = imread(实验5原图.tif); % 如果是彩色图片,并且希望将其转换为灰度,则可以取消下面这行注释: %f=rgb2gray(f); [M,N] = size(f); H1 = ones(M, N); 将图像数据类型从整型转化为双精度浮点,便于进行傅里叶变换操作: ```matlab f = im2double(f); ``` 显示原始图片: ```matlab imshow(f), title(原图); F = fftshift(fft2(f)); % 对图像执行傅里叶变换,并将其居中排列; F1 = abs(F); % 获取频域数据的模值。 F2 = log(1+F1); ``` 以上代码用于去除周期性噪声,根据需要可调整阈值参数以获得最佳效果。