CT_Ring_artifacts_removal 具有径向中值滤波的环形伪影去除算法。

现有的除雪/雨水清除方法通常无法应对大雪/雨水和动态场景。 失败的原因之一是基于这样的假设，即在雪/雨场景中所有的雪花/雨条纹都很稀疏。 另一个是现有方法通常无法区分运动物体和雪花/雨纹。 为了解决上述问题，本文提出了一种基于矩阵分解的视频去噪和排水模型。 我们将雪花/雨条纹分为两类：稀疏的和密集的。 借助背景波动和光流信息，将移动物体和稀疏雪花/雨条纹的检测公式化为多标签马尔可夫随机场（MRF）。 至于浓密的雪花/雨纹，它们被认为服从高斯分布。 场景背景中的雪花/雨条纹，包括稀疏的和浓密的条纹，通过背景的低级表示来去除。 同时，我们模型中的组稀疏性术语旨在过滤运动对象中的雪/雨像素。 实验结果表明，我们提出的模型的效果优于最新的除雪和除雨方法。

CLOF：基于组合局部孤立点的噪声处理算法，任义丽，吴俊杰，现实世界的数据往往不可避免地包含噪声。噪声的存在会导致模型失效,进而导致不可靠的输出,影响企业的经营管理决策。一种噪声处理�

基于AODNet的图像雾度去除 在Pytorch中使用AODNet去除单图像雾霾 在ICCV 2017上实施Boyi Li的论文 。 内容 相依性 Python 3.6或更高版本 火炬== 1.7.1 枕头== 5.1.0 numpy的= = 1.14.3 matplotlib == 2.2.2 用法 使用方法：下载整个项目并运行inference.py 文件夹./saved_models：保存经过训练的模型的位置，文件为.pth格式。 ./data/gt文件夹： groundtruth（无雾图像）。 文件夹./data/hazy：训练数据的相应模糊图像。 文件夹./test_images：出现在原始纸张中的一些测试图像。 data.py：用于加载训练数据的函数。 train.py：使用保存在文件夹./data/中的训练数据从头开始训练新的AODNet。 model.py：A

Specular_highlight_removal_for_real_world_images 注意：如果您有任何疑问，请通过电子邮件与我联系： 介绍 去除图像中的镜面高光是计算机视觉和计算机图形学中的基本研究问题。 尽管已经提出了各种方法，但是由于存在丰富的纹理，复杂的材料，硬阴影，遮挡和颜色照明等原因，它们通常不适用于现实世界的图像。在本文中，我们提出了一种新颖的镜面高光去除方法真实图像的方法。 我们的方法基于对真实世界图像的两个观察结果：（i）镜面反射高光通常尺寸较小且分布稀疏； （ii）剩余的漫射图像可以通过少量基色与稀疏编码系数的线性组合来表示。 基于这两个观察，我们设计了一个优化框架，用于同时从单个图像中估计漫反射和镜面高光图像。 具体而言，我们通过鼓励使用L0范数的编码系数稀疏性来恢复那些具有镜面高光的区域的漫反射分量。 此外，根据加性混色理论和照明定义，编码系数和镜面

Mcafee Endpoint Product Removal迈克菲漫咖啡麦咖啡企业版最新卸载工具20211110测试可用 2021年8月版本，到期时间未知，2021年11月测试可用。 企业版卸载工具

使用条件生成对抗网络进行图像去雨 [] [] 何章，Vishwanath Sindagi，Vishal M.Patel 在本文中，我们研究了解决单图像去水印问题的新观点。 我们不仅要确保决定什么是实现良好的定量和定性性能的良好先验或良好框架，还应确保排水良好的图像不会降低给定计算机视觉算法（如检测和分类）的性能。 换句话说，消除雨水的结果应该与其对应的清晰图像与给定的鉴别器没有区别。 通过使用最近引入的条件生成对抗网络（GAN），可以将该标准直接合并到优化框架中。 为了最大程度地减少GAN引入的伪像并确保更好的视觉质量，引入了新的精确损失函数。 @article{zhang2017image, title={Image De-raining Using a Conditional Generative Adversarial Network}, author={Zhan

matlab除噪声代码连续去除高光谱红外图像 作者：Bardia Yousefi（）加拿大魁北克市拉瓦尔大学电气与计算机工程系计算机视觉和系统实验室日期：2018年5月2日0版权声明代码-（c）2018-2029 Bardia Yousefi该代码是按原样提供，除几乎肯定存在错误外，没有任何保证。 使用此代码（或经过修改的版本）发表的研究报告应引用描述该算法的文章：Yousefi，B.，Sajasi，S.，Castanedo，CI，Beaudoin，G.，Maldague，XP和Chamberland，M.（ 2018）。 应用非负矩阵分解对基于地面的LWIR 2高光谱红外图像进行连续谱去除。 应用光学。 欢迎发表评论和错误报告。 发邮件给 。 我也很高兴听到有关您如何使用此代码，对其进行的改进或翻译成其他语言的信息。 您可以自由修改，扩展或分发此代码，只要完整包含本版权声明，并且没有任何变化即可。 ＃用于使用高光谱聚类进行矿物识别的MATLAB代码这是用于在高光谱红外图像中连续去除的MATLAB编程代码。 该代码不包含其他受版权保护的代码。 该代码只能接收经过预处理的输入高光谱图像，

卫星碎片主动移除技术

这是一篇关于运动阴影去除算法的论文，很有借鉴价值。