图像小波变换去噪matlab代码-Deep-learning-for-sonar-images:声纳图像的深度学习

上传者: 38704701 | 上传时间: 2021-07-29 09:31:59 | 文件大小: 21.57MB | 文件类型: ZIP
图像小波变换去噪matlab代码声纳图像的深度学习 上传了两套声纳图像:lab_images是从受控实验室实验中获得的; 实地图像是由EPRI在2015年在圣劳伦斯河进行的野外实验获得的。 每个数据集包含鳗鱼和非鳗鱼对象(木棍和pvc管)的声纳图像。 有四个图像版本: orgnl:没有任何图像处理技术的原始图像; diff:通过图像差异消除静态背景的差异图像; wvlt:用小波变换去噪的原始图像; diffwvlt:经过小波去噪和差分处理的图像。 Excel文件sonar_data_description中包含了实验室实验和现场实验中的声纳设置。 根据声纳图像质量,将鳗鱼现场图像分为三层。 建议使用1级和2级鳗鱼图像来训练和测试CNN模型。 仅使用实验室数据的代码CNN_lab_data.py训练和测试过的CNN模型。 代码CNN_field_data.py仅使用现场数据训练和测试的CNN模型。 Matlab脚本处理了.aris声纳数据并提取了鳗鱼和非鳗鱼对象的图像。 注意:.aris数据是使用开放源代码MATLAB脚本读取的(请参阅参考资料)(Handegard&Williams,2

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