原创GUI图像处理程序现实现中值滤波及边缘增强-image enhancement processing.rar 经过一段时间的学习，以及受到论坛的一些启发，自己编写的一个GUI程序，中值滤波和边缘增强的算法是自己写的，也请大家指点指点，另外运行的时候发现处理BMP格式很慢，这个问题还在研究中，也欢迎大家提出意见。:)

图像模糊matlab代码模糊上下文对比增强_代码 该存储库为我们发表在 IEEE Transactions on Image Processing, vol. 上的论文“模糊上下文对比度增强”提供了 matlab 代码。 26，没有。 4，第 1810-1819 页，2017 年 4 月 论文引用：AS Parihar、OP Verma 和 C. Khanna，“模糊上下文对比度增强”，在 IEEE 图像处理交易，卷。 26，没有。 4，第 1810-1819 页，2017 年 4 月。doi：10.1109/TIP.2017.2665975 这段代码可以使用 MATLAB 执行，如下所示： ------------对于彩色图像------------ i=imread('3096.jpg'); [Im_out, etime] = FCCE_Color( i ); 图(1);imshow(Im_out);title('FCCI Color'); ----------对于灰度图像----------- i=imread('ruins.jpg'); [Im_out, etime] = FC

Enhancement_learning_financial_trading：有关如何使用强化学习开发金融交易模型的MATLAB示例

用于单通道语音增强的深噪声抑制模型的比较评估 考虑到视频会议系统和流传输工具的日益增加的使用，具有计算有效和有效的语音增强器变得有利和必要。 Microsoft DNS挑战极大地促进了该领域的创新，但仍有很大的改进空间。 这项工作比较了此挑战中提出的两种用于语音增强的深度学习模型：NSNet2和双信号转换LSTM网络（DTLN）。 在基于混响时间RT60和信噪比（SNR）规范的两种对比条件下，分别使用两个数据集和三种不同的以语音质量为中心的措施对这两种模型进行了比较：语音质量的感知评估（PESQ），深噪声抑制平均意见分数（DNSMOS）和虚拟语音质量目标听众（ViSQOL）。 概述 这是“单声道语音增强的深噪声抑制模型的比较评估”研究报告的伴随代码，该研究由EstebanGómez进行，该研究是巴塞罗那Pompeu Fabra大学的声音和音乐计算硕士学位的学生，是音乐信息的一部分检索过程。

水下图像增强matlab代码水下图像增强 这包含了增强水下图像的代码，这是我课程的一部分，我在以下研究论文的帮助下执行了该任务：Codruta O. Ancuti 的 Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement，Cosmin Ancuti， Christophe De Vleeschouwer 和 Philippe Bekaert 在 IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 上发表。 27，没有。 2018 年 1 月 1 日。相同的代码使用 MATLAB 完成，并在名为 code.m 的文件中，用于测试的图像包含在图像文件夹中。

【论文：麦克风阵列增强】Speech Enhancement Based on the General Transfer Function GSC and Postfiltering...-附件资源

图像增强的matlab代码 水下图像增强 水下图像增强算法，三个工程均为MATLAB版本，分别为三个会议论文的源代码，

IVHC（快速图像噪声估计） 这是在Python和Matlab上的实现。 另请参阅 。 IVHC是一个模型，用于估计图像和视频信号中的高斯噪声，与信号有关的噪声和经过处理的噪声。 该估计基于图像斑块的强度变化的分类，以便找到最能代表噪声的均匀区域。 这是强度方差均匀性分类（IVHC）噪声估计的框图。 输入： 嘈杂的灰色图像 最大多项式回归度 输出： Y通道中的噪声方差（最佳代表） 处理噪声的程度 噪音等级功能 该存储库包括： Matlab和IVHC的Python实现。 Matlab演示文件可估算AWGN，处理后的噪声以及与信号有关的噪声。 Python演示文件可估算AWG

SEWUNet 通过深波U-Net增强语音 在检查全文。 介绍 在本文中，我们提出了一种端到端的方法来从其原始波形上的语音信号中删除背景上下文。 网络的输入是音频，具有16kHz的采样率，并在5dB到15dB的信噪比内均匀分布地被附加噪声所破坏。 该系统旨在产生具有清晰语音内容的信号。 当前，有多种深度学习架构可用于此任务，从基于频谱的前端到原始波形，其结果令人鼓舞。 我们的方法基于Wave-U-Net体系结构，并对我们的问题进行了一些调整，在初始化主要任务的训练之前，建议通过自动编码器进行权重初始化。 我们表明，通过定量指标，我们的方法优于经典的维纳滤波。 如何使用 有两种使用此存储库的方式：1.使用数据训练自己的模型2.仅将技术应用于具有预先训练的模型的数据 如何训练 tl; dr：以与本文所示相同的方式训练最佳模型的步骤。 将LibriSpeech数据集和UrbanSound8K

程序可以直接拿来执行，需要的各位同仁可以自己下载