这个存储库提供了高光谱图像去噪的Matlab代码,基于字典学习技术。该技术结合了低秩和稀疏性,用于改善图像质量。主要脚本是“DL_HSI_denoise.m”,可以在Matlab环境中运行,输入嘈杂的高光谱图像并输出其去噪版本。代码的核心文件包括image_denoise_lr.m和HO_SuKro_DL_ALS.m,分别负责稀疏阶段和字典更新。这些工具的使用目的在于提高高光谱图像处理的效率和质量。
高光谱图像去噪的Matlab代码使用字典学习方法(WHISPERS20)
相关推荐
MATLAB图像去噪代码综述
这是一个月学习总结的图像预处理结果,包含10种常见的图像去噪方法:巴特沃斯高通滤波、高斯滤波、各向异性扩散、均值滤波、双边滤波、同态滤波、维纳滤波、小波去噪、中值滤波、自适应中值滤波等。这些方法可以有效地改善图像质量,适用于不同的图像处理需求。
Matlab
8
2024-08-18
图像处理算法:用于图像去噪的线性、局部和学习方法
摘要
本研究提出了一种用于图像去噪的学习技术,它利用图像数据中的空间和光谱相关性,从输入和期望输出图像的训练集中学习图像处理方法。该技术可学习最佳回归系数,以利用相似位置的像素值估计期望输出图像中的像素值。所学习的回归系数具有较快的应用速度、较强的抗噪能力和对数据集细节的适应性,可广泛应用于各种图像处理任务。该技术可将图像传感器与新颖的滤色器阵列设计结合使用,以实现超越现有传感器的图像质量。
Matlab
10
2024-05-30
MATLAB灰度模型代码UDNet实现图像去噪
本软件包实现了灰度和彩色图像的去噪,使用了斯塔菲斯氏菌通用降噪网络(UDNet),这是一种新型CNN架构。该代码首次在2018年6月的IEEE计算机视觉与模式识别会议(CVPR)中展示。如果您在研究中使用此代码,请引用相应论文。详细信息和许可证请参阅LICENSE.txt文件。UDNET_DENOISE_DEMO函数展示了灰度和彩色图像去噪的训练模型,所有相关文件均在network-inference文件夹中。另外,BSDSValidation脚本可用于验证BSDS68数据集上每个模型的性能。matlab/custom_layers文件夹包含了CVPR中描述的所有CNN层,而matlab/+m
Matlab
8
2024-07-17
Matlab图像去噪代码集合优秀的图像降噪方法与数据集整理
这是一个集结了各种与图像去噪相关的论文和数据集的Matlab代码库。特别关注现实世界中的图像去噪技术。我正在持续收集相关论文,如果您有兴趣将自己的论文添加到这个仓库,请随时通过lihao9605 [at] gmail.com与我联系。我将尽快更新您的内容。如果您喜欢这个仓库,请考虑点赞或Fork以支持我的工作。谢谢!注意,此集合基于DL方法,针对2021年及更多年份的论文进行了快速导航。包括模型发布的代码,如MPR网络,多阶段渐进式图像复原,Neighbor2Neighbor,单个噪声图像的自我监督降噪等。
Matlab
12
2024-07-20
基于MATLAB GUI的图像去噪平台设计
首先简要介绍了高斯噪声、椒盐噪声等常见噪声模型及其特点,接着对MATLAB GUI平台进行了相关介绍。最后详细阐述了线性滤波、中值滤波、维纳滤波和小波去噪四种滤波方法的原理,并展示了如何通过MATLAB GUI将它们整合到一个图像处理平台上。
Matlab
6
2024-09-27
使用偏微分方程进行图像去噪的Matlab代码集合 - 平滑扩散方法
希望这个Matlab代码集合,通过应用偏微分方程(PDE)来进行图像去噪,能够有效地帮助您。
Matlab
8
2024-07-29
MATLAB代码 欧几里德法用于光谱数据去噪
这个代码库包含了专门为光谱数据设计的MATLAB代码和脚本,利用欧几里德法进行去噪。基于稀疏表示(SR)学习框架,该方法从噪声版本的光谱数据中合成出清晰的频谱轮廓。数据集包括模拟的宇宙学数据,涵盖了13709个星系的全光谱能量分布(SED),每个示例在3750个波长的范围内编码。我们利用7000个示例来训练字典,并在其他示例上评估方法的性能。
Matlab
12
2024-07-18
图像去噪中的灰度滤波算法优化
这篇文章包含了一些课本和网络收集的代码,以及自编写的算法。同时提供了运行所需的图片,供学习和下载使用。涉及的滤波算法包括自适应中值滤波、双边滤波、EP中值滤波、Gabor滤波、PSNR噪声滤波和Susan滤波。
Matlab
5
2024-08-18
SGF算法在图像去噪中的应用
SGF算法是一种基于分段图的图像过滤方法,快速保持图像结构的平滑性。该方法由张飞虎等人在IEEE国际计算机视觉会议论文集中提出。要使用这一方法,需要安装opencv和libpng,并编译源代码。SGF算法已在Linux和Windows平台上进行了验证,可直接在win32环境下使用。
Matlab
9
2024-07-30