这是使用暗通道先验法的去霾图像处理程序，需要的可以下载，希望可以帮助到你们

matlab灰色处理代码DIBCO 2017提交 此回购函是我向ICDAR 2017一部分组织的2017年文档图像二值化竞争（DIBCO）提交的内容。尽管我对比赛提交的内容进行了一些修改（Howe + RD + Image input，对所有可用内容进行了培训，数据，CRF后处理）。 有关确切的纸质代码，模型和docker映像，请参见this。 方法说明 该方法使用5个深度的全卷积网络（FCN）的集合执行二值化，该网络在多个图像比例（包括全分辨率）上运行。 底层的深度学习库是Caffe，更具体地说，是我自己的Caffe（）特定分支，应该与python绑定一起安装。 网络具有3个输入图像特征：1）原始灰度输入图像，2）图像的Howe二值化[1]，以及3）在图像上密集计算的相对黑暗度（RD）特征[2]。 Howe二值化是一种最新的二值化算法，其更多信息和代码位于。 RD特征只是计算邻居中有多少像素比中心像素更暗，更亮或相似，而中心像素则由阈值确定更暗，更亮或相似。 在使用阈值为10的5x5窗口训练这些网络的RD特性（即，较暗的像素是强度比中心像素低至少10倍的像素）。 附带说明一下，仅在原

matlab图像清晰处理代码手势识别 Matlab的手势识别代码 实时实施： 发行日期：14年7月13日 如何使用： 该程序旨在先拍摄背景图像，然后拍摄手势。 运行代码后： 当网络摄像头LED指示灯点亮时，它将暂停2秒钟并拍摄背景图像快照。 再暂停2秒钟，然后将拍摄手势图像快照。 从手势图像中减去背景，其余处理继续。 识别过程仅适用于单个Blob。 识别码可能需要调整。 应检查和编辑圆度值和峰数以正确识别。 尖端： 如果背景图像和测试图像的对比度（带有手势），则相减过程会更好。 测试此代码时，通常使用清晰的灯光和对比鲜明的背景非常有用。

matlab灰色处理代码基于深度学习的投影梯度下降用于图像重建 该项目包括一个框架，以： 在Pytorch中训练神经网络（Unet）作为图像到图像投影仪，将其导出为.pth和.onnx格式 在[1]中应用松弛投影梯度下降（RPGD）进行图像重建。 对于这一部分，在Python和Matlab中都提供了代码。 在Matlab中，由于有许多库，测量操作员可能更容易获得。 %%% 入门 先决条件 Python 3.7 Pytorch 1.1.0 Scipy 1.2.1 Matplotlib 3.0.3 对于Matlab代码： Matlab R2019a深度学习工具箱 正在安装 下载文件夹代码和数据 运行测试 此处提供的干净数据（位于train_target和test_target文件夹中）包含200个训练图像，20个测试图像，每个图像都有1个通道，灰度像素为320x320。 每个图像都是从Matlab幻象函数生成的，参数是从修改后的Shepp-Logan头部幻像获得的参数E，然后通过使E = E + 0.01 * randn（10,6）来添加一些变化。 测量算子H是5x5卷积，权重= 1/25

1、根据走停模式生成SAR回波数据 2、两种成像情况： 正视情况； 斜视情况。 3、wK成像算法： 通过一致压缩实现粗脉压 通过Stolt插值实现距离方位解耦合；

MATLAB血氧处理代码贝叶斯换粗体 本实验将重点开发功能性磁共振成像（fMRI）数据中与血氧水平相关（BOLD）信号的仿真，这些信号可作为计算参数映射（CPM）的基础，这是基于模型的fMRI实验的贝叶斯方法。 背景 功能性生物学过程是指尖上的刺激通过许多神经通路和血红蛋白React功能的激活而产生的，从而在大脑成像中表现为信号[1]。 对于功能性MRI，有两种实验设计，如下所示[2]。 积木式设计会在一段时间内持续刺激，随后一段时间内不会刺激。 相反，与事件相关的设计会应用点刺激，并且随着时间的推移，生成的BOLD信号将成为每个fMRI图像中的体素。 在倒数第二个步骤中，将生成BOLD函数。 它有一个初始的下降，之后是一个峰值，然后是刺激后的下冲[3]。 给定一条单一的BOLD信号曲线的形状，我们可以用反伽马分布对其进行近似。 贝叶斯框架有两个步骤：1.第一：选择先验条件。 在当前的模拟中，我们为反伽马分布2选择了一个共轭（平面/无信息）。 是史蒂文的幂定律中的幂。 我们想探索在设计实验时哪个alpha值能提供最佳的参数恢复。 这项研究是一个简化的案例，线性模型中只有一个beta。

蒸散，水通量数据处理，利用彭曼公式等对原始水通量数据进行筛选，剔除，插补等最终得到需要的可以进行后续计算的蒸散数据

matlab灰色处理代码mof_dehaizng的简介 这是对Matlab的重新实现。 单图像去雾的多尺度最优融合模型 赵冬，徐龙，严以华，陈洁，段凌宇 这项工作已被信号处理杂志：图像通信，2019年接受。可从以下网站下载本文： 。 如果您在我们的工作中遇到任何有趣的问题，我们竭诚欢迎您的宝贵建议，您可以通过以下方式给我们发送电子邮件： | | 抽象的 图像采集通常容易受到恶劣天气的影响，例如阴霾，雾气和烟雾。 在许多领域，除雾，除雾一直是一个巨大的挑战。 本文提出了一种高效，快速的除雾算法，用于解决除雾过程中经常发生的传输图误估和过饱和问题。 我们发现，透射图通常会在灰度突然变化的边缘附近被错误估计。 这些“传输错误估计”（TME）边缘会进一步导致斑片式除雾中的光晕伪影。 尽管逐像素方法没有光晕伪像，但存在过饱和问题。 因此，我们首先提出一种TME识别方法来区分TME和非TME区域。 其次，我们提出了一种多尺度最优融合（MOF）模型，以最优方式融合像素方向和斑块方向的传输图，以避免错误估计传输区域。 然后将此MOF嵌入到逐块除雾中，以抑制光晕伪像。 此外，我们提供了两种后处理方法来提

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