基于Matlab的FAMED-Net卷积滤波器代码：一种快速、精确的多尺度端到端除雾方法

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本项目介绍了一种使用MATLAB实现的FAMED-Net算法，该算法通过设计新颖的卷积滤波器，在多尺度下提供快速且高精度的图像去雾效果。使用卷积滤波器的MATLAB代码FAMED网已在带有CUDA8.0的Ubuntu14.04上进行了测试。安装并编译caffe-master-FAMED-Net的Matlab接口，如果使用的是Ubuntu16.04，请修改Makefile和Makefile.config文件。从相关资源下载AOD-Net模型和FPC-Net模型，并将它们分别重命名为“AOD_Net.caffemodel”和“FPC-Net.caffemodel”，然后放入“model”文件夹中。项目结构包括Caffe源代码、FAMED-Net快速引导滤波器的实现代码，用于生成HDF5训练数据的脚本以及包含AOD-Net、FPC-Net及FAMED-Net去雾模型的model文件夹和存放结果的“results”文件夹。

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基于Matlab的FAMED-Net卷积滤波器代码：一种快速、精确的多尺度端到端除雾方法

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本项目介绍了一种使用MATLAB实现的FAMED-Net算法，该算法通过设计新颖的卷积滤波器，在多尺度下提供快速且高精度的图像去雾效果。使用卷积滤波器的MATLAB代码FAMED网已在带有CUDA8.0的Ubuntu14.04上进行了测试。安装并编译caffe-master-FAMED-Net的Matlab接口，如果使用的是Ubuntu16.04，请修改Makefile和Makefile.config文件。从相关资源下载AOD-Net模型和FPC-Net模型，并将它们分别重命名为“AOD_Net.caffemodel”和“FPC-Net.caffemodel”，然后放入“model”文件夹中。项目结构包括Caffe源代码、FAMED-Net快速引导滤波器的实现代码，用于生成HDF5训练数据的脚本以及包含AOD-Net、FPC-Net及FAMED-Net去雾模型的model文件夹和存放结果的“results”文件夹。

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-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。

基于积分图加速的快速均值滤波方法

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简介：本文提出了一种利用积分图技术加速均值滤波处理的方法，显著提高了图像处理的速度和效率，适用于大规模图像数据集。采用积分图进行加速，实现与滤波窗口大小无关的效率，并与OpenCV的boxFilter函数在计算速度上进行比较分析，探讨导致两者速度差异的原因。

基于Matlab的快速中值滤波方法

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本研究提出了一种在MATLAB环境下实现的高效中值滤波算法，旨在优化图像处理中的噪声去除过程，保持图像边缘清晰。快速中值滤波算法的MATLAB实现可以参考论文《Median Filtering in Constant Time》。

MATLAB去雾代码：单尺度与多尺度同态滤波结合全局直方图及暗通道方法

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本项目提供了一种基于MATLAB实现的去雾算法，融合了单尺度和多尺度同态滤波技术，并结合全局直方图均衡化以及暗通道先验原理，有效提升图像清晰度与视觉效果。本代码用于MATLAB，包含四种去雾程序及主要代码的注释，方便图像处理学生使用。如有疑问，请私聊解答。

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实现的Multi-scale-CNN-Dehazing模型代码：基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾方法（ECCV20...）

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本代码实现了在ECCV20上发表的基于多尺度卷积神经网络的单幅图像去雾算法，通过Matlab实现Multi-scale-CNN-Dehazing模型。在2016年10月10日发布的ECCV论文《通过多尺度卷积神经网络进行单幅图像去雾》（Single Image Dehazing via Multi-scale Convolutional Neural Networks）中，任文奇、刘思、张华、潘金山、曹晓春和杨明轩提出了基于MatConvNet的模型代码。这些代码提供了测试演示以及预训练模型。论文提供的脚本和预训练模型是ECCV16去雾研究工作的实现版本，并且该工作依赖于MatConvNet工具箱的支持。为了运行“demo_MSCNNdehazing.m”文件，用户首先需要在自己的计算机上编译MatConvNet。此外，“MSCNN_dehazing\matlab”文件夹中的预编译版本可以直接用于Win7操作系统。论文引用格式为： @inproceedings{Ren-ECCV-2016, 作者={任、文奇与刘、思与张、华与潘、金山与曹、晓春与杨、明轩}, title={通过多尺度卷积神经网络进行单图像去雾} }

基于MATLAB的线性卷积快速实现方法探讨

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本文深入探讨了在MATLAB环境下高效实现线性卷积的方法，并提出了一种优化策略以减少计算复杂度和提高算法执行效率。在MATLAB中实现直接线性卷积通常使用conv()函数指令。然而，对于复杂的线性卷积操作而言，这种方法较为繁琐且效率较低。为了提高运算效率并减少工作量，本段落提出了一种基于MATLAB的自编clconv()函数以及利用快速傅里叶变换（FFT）和逆向快速傅里叶变换（IFFT）实现高效线性卷积的方法。通过实例验证及仿真结果表明，clconv()函数能够有效提高计算效率，并且采用FFT与IFFT方法可以在保证近似解正确性的前提下显著减少运算工作量并提升计算速度，从而证明了该快速线性卷积算法的有效性和优越性。

基于MATLAB的多种滤波器GUI

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本软件为基于MATLAB开发的一款图形用户界面（GUI）工具，支持多种数字信号处理中常用的滤波算法。使用者可通过直观的操作界面设计并测试各种类型的滤波器性能。 MATLAB GUI各种滤波器项目包含代码与界面设计，适合课程设计使用，提供完整版。