matlab滑动条码使用带有OMP的K-SVD进行稀疏编码的图像去噪 网络上可用的关于kSVD和稀疏编码的C / C ++软件/工具数量有限。 这就是为什么我想出决策实现kSVD算法来解决其原始问题的原因：图像去噪。 但是，我实现此算法的主要目标是： 为了以后在多核系统上进行优化 将其用于我的主要研究：多目标跟踪。 该算法使用正交匹配追踪（OMP）进行稀疏编码，使用kSVD进行字典学习。 对于Matlab代码，通过谷歌搜索<1s。 入门 先决条件 OpenCV 3.0 的CMake 2.8 在Centos 7.0上测试 正在安装 在当前项目目录mkdir构建cmake ../ 制作 您可以尝试修改主功能中的所有参数。 运行测试 在这里，我使用以下参数运行测试 //更改这些参数以对结果生效const int sigma = 25; const int slide = 2; const int imgWidth = 160; //将图像调整为该值const int imgHeight = 160; //将图像调整为该值const int patchWidth = 8; const int

matlab代码影响小波块阈值去噪 该存储库包含MATLAB脚本和示例地震数据，用于应用以下算法中提出的去噪算法： Mousavi SM, and CA Langston (2016). Hybrid Seismic denoising Using Higher Order Statistics and Improved Wavelet Block Thresholding, Bulletin of the Seismological Society of America,106 (4), 1380-1393,doi:10.1785/0120150345 BibTeX： @article{mousavi2016hybrid, title={Hybrid seismic denoising using higher-order statistics and improved wavelet block thresholding}, author={Mousavi, S Mostafa and Langston, Charles A}, journal={Bulletin of the S

深度卷积神经网络(CNNs)在低层次计算机视觉领域引起了广泛的关注。通过很深的CNN网络来提高性能。但随着深度的增加，浅层的信息被忽略掉。受这样的事实启发，我们提出了一种基于注意引导的卷积神经网络(ADNet)去噪方法，主要包括一个稀疏块(SB)、一个特征增强块(FEB)、一个注意块(AB)和一个重构块(RB)。

动态随机共振（DSR）是一种用于增强暗和低对比度图像的独特技术。 噪声对于基于DSR的图像增强来说是必需的，并且噪声水平会与亮度同时增大，这会大大降低增强图像的感知质量，并且还会增加后续降噪的难度，因为去除高水平的噪声通常会导致严重的噪声损失。图片细节。 本文提出在增强过程中逐步消除噪声，而不是在增强过程完成后消除噪声。我们首先在变分框架中重写了基于传统偏微分方程（PDE）的DSR模型，然后提出一种用于图像增强的新颖的总变化正则化（TV）DSR方法。 从理论上证明了TV正则化DSR模型解的存在性和唯一性。 此外，我们分别在变体框架和PDE框架中推广了电视正则化DSR模型，因此我们可以将更多现有的去噪方法纳入我们的方法中。 数值比较表明，所提出的技术在对比度和亮度增强以及噪声抑制方面具有显着的性能，因此可以获得具有良好感知质量的增强图像。

《Image Denoising Via Sparse and Redundant Representations Over Learned Dictionaries》文章matlab代码实现

Deep KSVD Denoising——融合KSVD传统算法和深度学习的去噪算法实现，使用pytorch（拥有详细的代码注释）

多阶段渐进式图像恢复（CVPR 2021） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 摘要：图像恢复任务要求在恢复图像时在空间细节和高级上下文信息之间达成复杂的平衡。 在本文中，我们提出了一种新颖的协同设计，可以最佳地平衡这些相互竞争的目标。 我们的主要建议是一个多阶段体系结构，该体系结构逐步学习降级输入的恢复功能，从而将整个恢复过程分解为更易于管理的步骤。 具体来说，我们的模型首先使用编码器-解码器体系结构学习上下文相关的功能，然后将它们与保留本地信息的高分辨率分支相结合。 在每个阶段，我们都会介绍一种新颖的每像素自适应设计，该设计利用现场监督的注意力来重新加权局部特征。 这种多阶段体系结构中的关键要素是不同阶段之间的信息交换。 为此，我们提出了一种两方面的方法，其中不仅从早期到后期顺序地交换信息，而且还存在特征处理块之间的横向连接，以避免任何信息丢失。 由

快速 NLM 方法基于积分图像，并在 Darbon 的论文中进行了描述。 一般来说，这种快速实现比经典的 NLM 方法快 10 倍以上。

MATLAB小波软硬阈值去噪代码基于小波的去噪MATLAB代码 要运行该实现，只需运行“ project.m”文件。 将出现5张图像： 原始的“莱娜” 256x256图片（黑白） 添加了AWGN的图片 图片通过纸算法实现去噪 通过Visushrink硬阈值实现对图像进行去噪 通过Visushrink软阈值实现对图像进行去噪 相应的嘈杂的SNR和所有三个去噪的图片也将被打印在命令窗口中。 Visushrink算法的代码（用于比较）由M. Kiran Kumar实现，并通过Mathworks网站（）下载。 Lipschitz指数是由Venkatakrishnan等人通过题为“使用小波变换模量极大值（WTMM）的Lipschitz指数（LE）的测量”的方程式（9）来计算的。 （IJSER-2012年6月）。

MATLAB小波软硬阈值去噪代码图像去噪 本项目对5级AWGN（加性高斯白噪声）失真的自然和合成图像应用不同的图像降噪方法，并就数量和质量方面不同方法的结果进行比较评估。 程序用法 在Matlab的“代码”文件夹中打开“ Test.m”脚本。 运行“ Test.m”脚本。 参数设定 对于小波方法，将同时测试硬过滤器和软过滤器。 在将小波与其他方法进行比较时，我们选择Biorthogonal 3.5作为小波滤波器。 DWT级别设置为3。 对于BM3D，sigma值设置为25。 对于空间过滤器，内核大小设置为5x5。 对于逆谐波均值滤波器，正和负Q参数分别设置为1.5和-1.5。 评估指标 对于定量分析，评估指标包括著名的PSNR以及Nikolay Ponomarenko等提出的PSNR-HVS-M。消费电子产品的视频处理和质量指标VPQM-07，美国亚利桑那州斯科茨代尔，2007年1月25日至26日，第4页）。 对于定性分析，我们在视觉上观察降噪后的图像，以便对其视觉质量进行主观评估。 定量评估结果 测试了10种降噪方法，其定量结果如下所示： 方法 自然影像PSNR 自然影像PSNR-H