用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN
对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。
DBSRCNN网络
DBSRCNN-Keras
此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。
如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP
2018）
，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。
依存关系
的Python
3.6.5
TensorFlow
1.1.0。
Keras
2.2.2。
Matlab。
Matconvnet。
产生资料
通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma
=
1、2、3和4）上模糊图像。
使用放大系数=
3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。
与SRCNN网络进行公平比较；
使用了训练集Yang91。
训练
使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。
使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后
2022-11-18 16:21:41
27.21MB
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1、实现效果：《基于最小二乘滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像》见链接：https://blog.csdn.net/SoaringLee_fighting/article/details/124739289
2、内容介绍：在大学毕业设计的时候，分别实现了采用最小二乘法滤波WLS和快速双边滤波显示HDR图像，采用Matlab语言实现，效果很好。
3、适用人群：适用于计算机，电子信息工程等专业的大学生课程设计和毕业设计。
4、支持答疑：有问题可以订阅博主的《实用毕业设计》专栏（附链接 ：https://blog.csdn.net/soaringlee_fighting/category_9288245.html）或者直接购买资源后咨询博主。
5、质量保证：完整代码，可直接运行！里面包含说明文档。
2022-11-17 17:23:53
13.49MB
无迹卡尔曼滤波（UKF）是重要的非线性滤波方法。无迹卡尔曼滤波方法是通过一组代表着均值和方差分布的采样点来对非线性系统进行非线性计算，在不对非线性方程线性近似的条件下，达到线性卡尔曼滤波器的滤波性能。文中在机动目标选定运动模型和滤波算法的基础上，对机动目标的运动作了仿真实验。从仿真分析中可以看出，无迹卡尔曼滤波在跟踪方面有很高的精度，与传统的扩展卡尔曼滤波算法相比较，无迹卡尔曼滤波算法有较小的跟踪误差。
2022-11-16 23:38:54
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中值滤波，基本思路是：将原来516*516的二维数组扩大到516*520的二维数组，多余的元素全部赋值为0，然后进行中值滤波运算。
2022-11-16 21:53:23
5KB
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