MATLAB TORE_Volumes去噪代码生成和测试TORE卷源代码

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。

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。

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/+misc文件夹则包含其他辅助功能。matlab/custom_mex文件夹中的cpu和gpu mex文件用于定义非本地网络层。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练方面，使用了'vl_nnhazesquareloss_non_noise.m'。最后，使用'demo_test.m'进行测试，查看经过训练模型的去雾和去噪效果。

这份代码使用PyTorch实现基于Matlab的DnCNN去噪算法。运行此代码需要Python3环境，并依赖于scipy、numpy、scikit-image、PIL、h5py以及PyTorch版本大于等于0.4。您可能需要调整生成训练数据集的路径。训练部分包括使用名为'generate_data.py'的脚本生成的数据集，该数据集可能包含空白数据。使用'train_DnCNN.py'训练模型，模型文件命名为'model_DnCNN_*'。验证部分使用'ValidateResult_DnCNN.py'脚本，需要修改测试集的路径和文件类型。此外，还通过Matlab生成了测试集，用于与其他方法的比较。最终结果基于高斯去噪的BSD68数据集，比较了不同方法的平均PSNR（dB）结果：BM3D、Wireless-Wavelet、Lock Phase Loop、MLP、SpineNet、TNRD、Neural Networks以及改进的DnCNN-S-Re，其中DnCNN-S-Re的PSNR达到了31.75dB。

Equilibrium Optimizer（EO），一种在机器学习和优化领域广泛应用的算法，模拟生态系统中的平衡状态来优化问题解。EO克服了传统方法如梯度下降和遗传算法的局限性，能够处理非线性、非凸和多模态问题。该算法包含核心文件EO.m、主程序main.m和初始化文件initialization.m，还提供了Get_Functions_details.m用于测试EO性能的23个经典函数。详细文档包括安装指南和许可协议。

提供了分裂Bregman算法在偏微分图像去噪中的经典应用源代码，详细介绍了其原理和实现过程。

Matlab语音小波去创建代码D-VDAMP & SUREMap。这个存储库包含与2021年ICASSP论文“D-VDAMP：压缩MRI的基于降噪的近似消息传递”以及“Suremap：预测基于CNN的图像重建中的不确定性”相关的代码，使用Stein的无偏风险估计。请注意，此代码与用于生成结果的论文实现略有不同。依赖关系：该代码已经过Python 3.8.5版测试，安装了numpy、matplotlib、Pillow、PyWavelets、torchvision、tensorboard、h5py、statsmodel、bm3d和torch_dct等软件包。为了确保与我们的测试代码版本匹配，建议创建一个新的虚拟环境。

Matlab小波去噪程序提供了一个详细的解析，帮助用户理解其工作原理和应用场景。该程序利用小波变换技术，有效去除信号中的噪音，适用于多种实际应用。