中值过滤代码matlab Adaptive_Median_Filtering 英语： 在这项工作中，通过在中值滤波器上应用自适应滤波算法来创建自适应中值滤波器。 在空间域中进行过滤时，很难确定用于正确图像和噪声比的过滤器大小。 这项研究阻止了这种情况。 如果用户输入的过滤器尺寸小于所需的过滤器尺寸，则即使过滤过程不充分，也会执行过滤过程。 在过滤过程结束时，将警告用户有关过滤器尺寸不足的信息。 如果用户输入的值大于所需的过滤器大小，则将执行正确的过滤过程，并且在过滤过程结束时，将给出正确的过滤器大小。 该代码设置为应用正确大小的过滤器，即使输入了较大的过滤器值也可以完成过滤过程，但是仍将为用户提供正确的过滤器大小。 此外，将自适应中值滤波器与Matlab本身中的正常中值滤波器进行了比较。 请注意，有关算法，过程和特定代码的所有信息都以土耳其语和英语提供，但在某些部分中我没有翻译，因为这花费了太多时间。 我强烈建议您翻译这些部分，因为我给出了一些有关代码，matlab和一些图像处理知识的技巧。 土耳其： BuçalışmadaAdaptif filtrelemealgoritmasıme

DPAD 实现了两种不同的基于各向异性扩散的散斑过滤方案： -SRAD（减少斑点AD） -DPAD（细节保留广告） 这两种方法都基于 Frost 和 Kuan 的 LMMSE 滤波器对乘法噪声的各向异性扩展。 滤波器的优劣基于对噪声变异系数的正确估计。 扩散也可以使用实现半隐式方案的AOS运算符完成。 论文中的方法解释如下： 于 Y，阿克顿 ST。 散斑减少各向异性扩散。 IEEE Trans 图像处理。 2002;11(11):1260-70。 S. Aja-Fernandez、C. Alberola Lopez，关于各向异性扩散散斑滤波的变异系数的估计，IEEE Trans。 图像处理，第 15 卷，没有。 9，2006 年 9 月。 基于 Yu 和 Acton 实现的 SRADDIF 工具箱的工具箱（基于 Frederico D'Almeida 的“非线性扩散工具箱”

数据同化和EnKF简介 立即使用以下云计算提供商之一： （需要Google登录） （没有登录，但启动速度可能很慢） 总览 交互式（Jupyter笔记本） 包含理论，代码（Python）和练习。 建议：成对工作。 每个教程大约需要75分钟。 导师将分发以协助练习， 并对每个部分进行总结后再进行总结。 本地工作说明 您也可以在自己的（Linux / Windows / Mac）计算机上运行这些笔记本。 这比在线运行它们要快一些。 先决条件：Python> = 3.6。 如果您不是python专家： 1a。 通过安装Python。 1b。 使用运行以下命令。 1c。 （可选） 。 如果安装（以下）失败，请首先尝试执行步骤1c。 安装： 在终端中运行以下命令（不包括$符号）： $ git clone https://github.com/nansencenter/DA-tutori

Bilateral Filtering for Gray and Color Images.pdf

Real-time tracking of multiple persons by Kalman filtering and face pursuit for multimedia applications - Girondel_SSIAI_2004.pdf

一本关于卡尔曼滤波和神经网络的书。 有兴趣的可以看看。

EVM-Degradation-in-LTE-Systems-by-RF-Filtering.pdf

各种基于扩散的图像过滤方法： 1. 使用热方程的线性扩散滤波 - 使用隐式和显式欧拉方法求解。 2.边缘增强线性各向异性扩散过滤。 3.边缘增强非线性各向异性扩散过滤。 包括测试图像的数据文件。 每个文件都是一个实现上述方法之一的脚本。 阅读评论了解详情。 版权所有 (c) Ritwik Ku​​mar，哈佛大学 2010 www.seas.harvard.edu/~rkkumar

DFT的matlab源代码数字图像处理 DFT： 用于计算正向傅立叶变换，逆傅立叶变换，离散余弦变换和傅立叶变换幅度的代码。 输入是大小为15X15的2D矩阵。 DFT / DFT.py文件具有函数“ forward_transform”，“ inverse_transform”，“ discrete_cosine_tranform”和“ magnitude” 我已经为所有计算实现了自己的代码，没有使用numpy，opencv或其他库中的内置函数，例如“ fft”或“ dft” 用法：python dip_hw3_dft.py 该部分没有输出图像或文件。 一切都被打印出来。 频率滤波： 通过使用不同的蒙版修改图像的DFT，对频域中的图像滤波进行编码。 使用六个不同的滤镜对图像进行滤镜：理想低通（ideal_l），理想高通（ideal_h），巴特沃思低通（butterworth_l），巴特沃思高通（butterworth_h），高斯低通（gaussian_l）和高斯高通滤镜（gaussian_h）。 程序的输入是图像，蒙版名称，截止频率和顺序（仅对Butterworth过滤器有效）。 D

协同过滤的实现 是某些使用的一种技术。 是协作过滤的Python实现。 用法 跑： > python main.py 注意： Python版本：3.5.1 所需模块：Numpy，Pandas，Matplotlib 需要首先下载数据集并将其放在dataset/文件夹中。 或者，您可以查看 而无需下载数据集。 数据集 ，100K数据集 报告 是该报告的pdf版本。 文件树 Python files: ├── main.py # Main python file including training and testing. ├── predict.py # Predict functions. ├── utils.py # Some useful functions, including calculating. ├── var.py # Define global