hsi matlab代码

hsi matlab代码代码：用于高光谱图像去噪的低阶张量字典学习方法 《 TSP2020一种用于高光谱图像去噪的低秩张量字典学习方法》一文中的所有matlab代码。 数据集 从来自的ICVL。 我们通过msi=msi(1:2:size(msi,1),1:2:size(msi,2), :)下采样ICVL数据集。 来自的贾斯珀里奇（Jasper Ridge） 资料夹结构 Demo_DL_syn.m : Detect the object ' road ' on denoised jasperRidge HSIs via different methods (Fig. 7, 8). Please run it where we provide the pre‐computing denoising results and you can get the results in Fig. 7 and Fig. 8. Demo_denoise_ge.m : Denoise the CAVE- ' watercolors ' HSI with generated noise. It needs t

图像去噪综述论文：Deep Learning on Image Denoising: An Overview

给图像去噪，本程序通过全变差方法求解。程序简单 效果好

【图像去噪】基于二维双边高斯滤波实现图像去噪附matlab代码

已经提出了几种基于波段的总变化（TV）正规化低秩（LR）的模型，以消除高光谱图像（HSI）中的混合噪声。 这些方法基于LR矩阵分解将高维HSI数据转换为2D数据。 该策略引入了有用的多路结构信息的丢失。 而且，这些基于波段的基于电视的方法以单独的方式利用空间信息。 为了解决这些问题，我们提出了一种空间频谱电视正则化LR张量分解（SSTV-LRTF）方法，以消除HSI中的混合噪声。 一方面，假定高光谱数据位于LR张量中，该张量可以利用高光谱数据的固有张量结构。 基于LRTF的方法可以有效地将LR干净图像与稀疏噪声区分开。 从另一方面，假设HSI在空间域中是分段平滑的。 TV正则化在保留空间分段平滑度和消除高斯噪声方面有效。 这些事实激发了LRTF与电视正则化的集成。 为了解决带状电视的局限性，我们使用SSTV正则化同时考虑本地空间结构和相邻频带的频谱相关性。 模拟和真实数据实验均表明，与最新的电视规则化和基于LR的方法相比，所提出的SSTV-LRTF方法在HSI混合噪声去除方面具有出色的性能。

为改善辐射图像质量，提出了一种基于Kalman滤波的降噪算法。该方法分析了辐射图像背景噪声的特征，在合理假设其为一阶Gaussian有色噪声的基础上改写了图像的观测方程；同时，采取NSHP（non-symmetrichalfplane）模型来构造图像的过程方程。然后使用Kalman滤波算法对图像进行滤波。实验结果表明，该方法有效减弱了辐射图像中混有的噪声，和传统滤波方法相比，更好地保持了图像的细节信息，体现了自适应的优点。这表明了Kalman滤波在辐射图像降噪处理中的潜力。

一种基于运动补偿的3D视频降噪算法，龙红梅，田逢春，在视频图像降噪中，时域滤波比空域滤波在保护边缘和细节，提高PSNR方面更具有优势。根据此原理, 本文中提出了一种基于运动补偿的3D�

二值图像去噪，先腐蚀后膨胀，可以去除图像中的随机噪声

上传图片后可一键进行图片去噪，亲测有效。可用于图片去雾，增加证件照清晰度。