本文研究了EPLL图像复原算法，该算法是基于外部图像库先验知识对图像进行复原。本文通过构建不同类型的图像库，将它们分别应用于不同类型的图像进行复原。得出的结论是，如果图像库是和待复原的图像是属于同一类型的，往往恢复效果相对不同类型的图像库的恢复效果会好一些。不同的图像库对同一个图像的还原始终会存在着一定差距。本文通过一个图像小块对算法进行跟踪，得出算法在不断迭代过程中对图像的优化会使得这种差距不断变小。最后本文提出了对算法作优化的建议，即预先判断图片的类型，通过寻找与图片相似的图片构建图像库，来对图片进行复原，效果会更好。
2022-07-17 19:06:12
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小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法。利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点，在DSP上实现小波阈值去噪算法，为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阁值函数和tein无偏风险阈值2t(rigrure规则)对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理，实验发现，该法可以很好的去除噪声，满足信号去噪的光滑性和相似性准则。
2022-07-15 09:50:53
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基于全变差图像去噪经典算法,提出一种自适应保真项的数值实现算法.该算法利用图像纹理区和光滑区中噪声的不同特点,采用不同去噪强度避免传统方法的不足,并以数值方法实现.在保持经典算法去噪效果的前提下,解决了原有阶梯效应和过度平滑的问题,尤其对精致的纹理和细节图像,使其在去噪的同时,不丢失图像特点.该方法处理相对简单,可应用于以偏微分方程为基础的图像处理.
2022-07-14 01:16:08
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随机森林图像matlab代码denoising-metrics_CVC2019
CVC2019论文的一个实现：Si
Lu，使用MATLAB的“无参考图像降噪质量评估”（）
参考
司璐，“无参考图像降噪质量评估”。
计算机视觉会议，CVC
2019，拉斯维加斯。
执照
仅用于学术用途。
保留本文作者的所有权利。
如果您有任何疑问，意见或建议，请通过或与Si
Lu联系。
如果您使用这段代码，请引用我们的论文。
设置
编译：在文件夹核心中，运行
mex
srMex.cpp
预先训练的模型（需要进行降噪质量评估。）：访问以下载具有完整的预先训练的随机森林模型的代码。
演示版
usage:
demo
图像去噪质量评估
usage:
[score,psnr]
=
denoisingMetrics(noisyImgName,
denoisedImgName,
cleanImgName);
input
arguments:
noisyImgName:
the
name
of
the
noisy
image
to
be
denoised
denoisedImgName:
the
name
of
the
2022-07-12 15:31:04
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