matlab去除图像条带噪声代码DIP_全景拼接
自动Panaroma拼接
如何运行代码：
通过提供包含图像的目录名称（以“
.jpg”格式）来运行main函数。
该函数返回一个全景图像单元格，并显示全景图。
示例：假设数据集文件夹（链接中提供的图像文件夹）与main.m文件在同一目录中Panorama
=
main（“
./
dataset
/
subset1”）;
链接中的子集10是多场景图像集的示例。
依存关系：
所需的Matlab工具箱
图像处理工具箱
计算机视觉工具箱
图像采集工具箱
优化工具箱
问题定义：
问题：给定来自不同场景的多幅图像，以一种混乱的无序方式，重建了所有可能的全景图像。
输入图像可以是无序的，方向，比例或照明不变的。
它还会处理在重建过程中不是场景一部分的噪声图像。
行动计划：
该算法的第一步是使用SIFT描述符在所有图像中找到共同特征，而这些特征与旋转和比例无关。
接下来，我们将具有最大匹配特征的图像分组，并使用一些固定数量的图像进行重建。
概率模型用于验证所有匹配项。
3.找到图像集的连接组件，即将属于一个场景的所有图像分组。
然后，我们使用RANSA
2021-10-10 15:36:34
12.06MB
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带阻滤波的应用之一是在频域中噪声分量的大致位置大致已知的应用中去除噪声。该程序对被周期性噪声破坏的图像进行去噪，该图像可以近似为二维正弦函数使用带阻滤波器。您可以调整滤波器蒙版的半径以将其应用于不同的图像。
2021-10-10 00:52:16
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将理想的二进制掩码应用于噪声损坏的语音信号。 该处理在基于 FFT 的短时频谱分析-修改-合成框架内进行。 理想的二元掩码是根据预言机（真实）信噪比 (SNR) 通过具有本地 SNR 标准的阈值计算得出的。 该例程返回合成的增强语音、理想的二进制掩码和真实的瞬时频谱 SNR。
2021-10-09 18:15:44
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matlab除噪声代码连续去除高光谱红外图像
作者：Bardia
Yousefi（）加拿大魁北克市拉瓦尔大学电气与计算机工程系计算机视觉和系统实验室日期：2018年5月2日0版权声明代码-（c）2018-2029
Bardia
Yousefi该代码是按原样提供，除几乎肯定存在错误外，没有任何保证。
使用此代码（或经过修改的版本）发表的研究报告应引用描述该算法的文章：Yousefi，B.，Sajasi，S.，Castanedo，CI，Beaudoin，G.，Maldague，XP和Chamberland，M.（
2018）。
应用非负矩阵分解对基于地面的LWIR
2高光谱红外图像进行连续谱去除。
应用光学。
欢迎发表评论和错误报告。
发邮件给
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我也很高兴听到有关您如何使用此代码，对其进行的改进或翻译成其他语言的信息。
您可以自由修改，扩展或分发此代码，只要完整包含本版权声明，并且没有任何变化即可。
＃用于使用高光谱聚类进行矿物识别的MATLAB代码这是用于在高光谱红外图像中连续去除的MATLAB编程代码。
该代码不包含其他受版权保护的代码。
该代码只能接收经过预处理的输入高光谱图像，
2021-10-09 14:56:50
664KB
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针对激光主动成像中的波前畸变和散斑噪声，分析了散斑噪声对基于图像指标优化的波前校正性能影响。通过仿真不同散斑噪声水平下图像清晰度指标值随波前均方根值的变化趋势，研究了散斑噪声对波前校正性能的影响。在此基础上，通过开展大气湍流波前畸变闭环校正数值仿真，对分析结果进行了验证。研究结果表明：随着散斑噪声的增大，图像清晰度指标随波前均方根(RMS)值的单调性和线性度明显变差，尤其是在RMS小于1 rad范围内，导致收敛速度和最终的校正精度变差；当散斑噪声较大时，随着波前畸变的增大，散斑噪声对校正性能的影响也越大。
2021-10-06 19:12:01
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针对远距离数字全息成像中波前畸变和散斑噪声对成像质量的影响，实验研究了基于图像指标优化的波前校正技术，以及基于孔径分割的多帧图像平均散斑噪声抑制方法。建立了数字离轴全息实验装置，针对系统自身像差，采用梯度下降算法，以图像清晰度为优化指标进行了波前校正实验；在此基础上通过孔径分割，重构出多帧散斑噪声分布各异的目标图像，进行平均运算。结果表明，基于图像清晰度优化的波前校正技术能够有效消除波前畸变，提高成像分辨率；采用基于孔径分割的多帧图像平均方法能够在一定程度上消除目标图像的散斑噪声，获得更高的成像质量。
2021-10-05 22:10:34
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如何在噪声背景下检测信号，一直是通信工程的一个重要课题。当返回的信号比较微弱且被噪声淹没时，再优越的接收机也很难只通过普通的滤波器将信号还原出来，此时就需要算法的加入。
本文的主要任务就是从噪声中提取出有用的信号，相关的文章与研究材料有很多。其中所提及的主要技术有锁定放大、取样积分、相关检测、自适应噪声抵消、人工神经网络、小波变换等，限于课题所给出的条件和作者的知识水平，本文采用相关检测的方法来从噪声中提取有用信号的相关特性。本文将分别采用自相关法和互相关法两种方案来恢复信号，并使用MATLAB程序来仿真两种方案，最后发现用互相关法来提取信号的周期性效果更好。
2021-10-05 08:50:23
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