1.小波图像分解重构代码matlab 2.nlm算法图像去噪Matlab代码 3.中值滤波图像去噪Matlab代码 4.DNCNN图像去噪Matlab代码 5.BM3D图像去噪Matlab代码 6.均值滤波图像去噪Matlab代码 图像去噪是计算机视觉和图像处理领域中的一个重要研究方向，它旨在从受噪声污染的图像中去除噪声，恢复出清晰的图像信息。在这一领域中，多种算法被开发出来，以应对不同类型和不同强度的噪声干扰。本次分析的文件内容涉及了几种在图像去噪中常用的技术，包括小波变换分解重构、NLM算法、中值滤波、DNCNN以及BM3D。 小波变换是一种信号处理技术，它在图像处理中的应用主要表现为多分辨率分析，可以有效地分析图像中的局部特征，而不会丢失重要信息。小波图像分解重构代码通过小波变换将图像分解到不同尺度，然后进行重构，达到去噪的目的。这种方法对于处理非平稳信号非常有效。 非局部均值（NLM）算法是一种基于图像局部相似性的滤波技术，它认为图像中存在大量的重复模式，并利用这些模式对噪声进行过滤。NLM算法在处理高斯噪声方面表现优异，能够很好地保留图像的边缘信息。 中值滤波是一种典型的非线性滤波器，它通过取图像邻域像素值的中值来替代中心像素，以此来去除孤立的噪声点。中值滤波尤其适用于去除椒盐噪声，同时保持图像的边缘信息。 深度神经网络（DNN）在图像去噪方面也取得了显著的进展。DNCNN（Denoising Convolutional Neural Network）是一种特定设计的深度卷积网络，它通过学习大量噪声图像和其对应的干净图像之间的映射关系，从而达到去除噪声的目的。DNCNN算法在去噪性能和效率上都有很好的表现。 BM3D（Block-Matching and 3D Filtering）是一种基于稀疏表示的高级图像去噪算法。它利用图像块之间的相似性来构建一个三维组，然后对这个组进行变换域的滤波处理。BM3D算法能够处理各种类型的噪声，并且在去噪的同时很好地保持图像细节。 图像去噪技术的发展反映了对图像质量要求的提高，以及对处理速度快、效果好的去噪算法的不断追求。各种算法之间的对比和优化，促进了算法的发展和图像处理技术的进步。 图像去噪的研究不仅对学术界具有重要意义，它也广泛应用于工业、医疗、交通等众多领域。在实际应用中，选择合适的去噪算法对于最终的图像分析和处理结果至关重要。同时，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的去噪算法在实际应用中越来越显示出其优越性。 图像去噪技术的优化和创新对于提升计算机视觉和图像处理的质量标准有着不可忽视的作用。不同算法的选择和应用，需要根据实际的噪声类型、图像特性以及处理速度等因素进行综合考量。未来，随着技术的不断进步，我们可以期待图像去噪技术能够实现更加智能化和高效化的处理。

Polsar 图像极化分解程序，四成分分解，IDL程序，很有价值的！极化目标分解有Freeman 分解，四成分分解，OEC分解等等，很有研究价值。

这是基于全变分的图像分解算法。下载解压后直接运行。

高光谱分解 卷积神经网络的高光谱图像分解（无分叉，半成品） 说明 先决条件 Python 3.8 TensorFlow 2.3.0 建议使用conda创建虚拟环境并使用以下命令安装依赖项： pip install -r requirements.txt 用法 在设置参数后，在终端中输入以下命令： python run.py 更多细节： 使用python run.py -h获取更多参数设置详细信息。 数据集 我们提供了两个处理后的数据集：数据集中的Jasper Ridge（jasper），Urban（urban）/ data.npy：高光谱数据文件。 data_gt.npy：基本事实文件。 data_m.npy：端成员文件。 更新：2021年2月10日

基于小波变化的图像分解与重构

条纹噪声的去除（去条纹）是遥感图像处理中的一个基本问题，对于后续应用具有重要的实践意义。 这些变分去斑方法取得了令人瞩目的结果，并引起了广泛研究的兴趣。 然而，它们中的大多数专用于从条纹图像中估计清晰的图像，在不考虑条纹的结构特征的情况下，非常关注图像本身，而条纹的结构特征很容易造成图像结构损坏，并在图像恢复中留下残留的条纹。 在本文中，我们平等地对待图像和条带分量，并将图像去块任务自然地转换为图像分解问题。 首先，我们将对条纹的结构特征进行详细分析，并提供有关遥感图像的先验知识。 然后，将它们合并，我们提出了一个基于低等级的单图像分解模型（LRSID），以将原始图像与条带成分完美分离。 这种对条带的低秩约束与以下事实完全匹配：只有部分数据矢量已损坏，而其他部分则没有损坏。 此外，我们进一步利用遥感图像的光谱信息，并将我们的2D图像分解方法扩展到3D情况。 已经对模拟数据和真实数据进行了广泛的实验，以验证所提出算法的有效性和效率。

二维紧凑变分模式分解 (2D-TV-VMD) 空间紧凑和光谱稀疏的图像分解和分割将多维信号（例如图像）分解为空间紧凑、潜在重叠的本质上波状的模式，使这些组件可用于进一步的下游分析。 通过这种分解，可以进行空频分析，解调，局部方向估计，边缘和拐角检测，纹理分析，降噪，修复或曲率估计。 我们的模型将输入信号分解为具有窄傅立叶带宽的模式； 为了应对与窄带宽不兼容的尖锐区域边界，我们引入了二进制支持函数，它们在窄带模式下充当图像重组的掩码。 L1 和 TV 术语促进稀疏性和空间紧凑性。 将支持函数约束到信号域的分区，我们有效地获得了基于光谱均匀性的图像分割模型。 通过将多个子模式与单个支持函数耦合在一起，我们能够将图像分解为多个晶粒。 我们的高效算法基于变量分裂和交替方向优化； 我们采用类似 Merriman-Bence-Osher 的阈值动力学，在稀疏促进项下通过支持函数边界的平均曲率有效地处理

为提高煤矿井下低照度、大噪声图像的可观测性，提出了一种基于非下采样轮廓波变换的矿井图像增强算法，该方法克服了常规图像增强算法无法兼顾对比度提高与噪声抑制的不足。根据Retinex理论，推导出了低照度含噪声图像的Retinex增强框架，该框架解除了噪声对估计光照图的干扰，并且分离实现了图像的对比度提高和噪声抑制。依据该图像增强框架，首先利用非下采样轮廓波变换将输入图像分解为低频子带系数和高频方向子带系数，解除估计光照图与抑制噪声的耦合;然后在轮廓波变换域，利用R，G，B三个颜色通道的低频子带系数，求出3个低频子带系数的亮通道图像，但该亮通道图像存在细节突变和过低灰度值，不符合光照图缓慢变化的特征，对亮通道图像做进一步的Gamma校正和均值滤波，获得灰度值提高了的平滑光照图估计值;接着在轮廓波变换域，根据阈值函数收缩高频方向子带系数实现噪声抑制;最后，为突显某一频带方向的细节信息和提高整体对比度，将收缩的高频方向子带系数乘以相应的增益完成特定细节加强，再利用细节加强的高频子带系数、低频子带系数和光照图估计值重构出整体对比度提高的增强图像。数值实验表明，该图像增强算法能够有效地实现矿井图像的

WAVELIFT：基于提升方法的多级离散二维小波变换。 c = wavelift(x, nlevel, wname) 根据nlevel 的值： nlevel > 0：将二维矩阵 x 分解为 nlevel 级别； nlevel < 0：做逆变换到nlevel level； nlevel = 0：设置c等于x； wname 是用于 DWT 或 IDWT 的小波名称。 可以省略。 如果是这样，WAVELIFT 使用默认的 Cohen-Daubechies-Feauveau (CDF) 9/7 小波，即'cdf97'。目前WAVELIFT只支持两种小波，即cdf97和名为'spl53'的spline 5/3。 但是，借助下图所示的有组织的提升结构，它可以适应其他特定的提升实现方式。 大多数情况下唯一需要的只是修改结构 L 和模式以指示有损或无损压缩。 WAVELIFT 调用另一个函数 CO

用于图像处理 图像分解 IMFs 可以将图像进行分解重构操作，适用于学习BEMD图像处理的同学。