matlab图像融合源码 Haze-Removal-Project 主要参考文献 Visibility in bad weather from a single image Guided image filtering Fast Haze Removal Algorithm for Surveillance Video 这是一篇讲如何对视频进行快速去雾的文章，没涉及到具体的算法，不过可以看看。 Fast image dehazing using guided joint bilateral filter Efficient Image Dehazing with Boundary Constraint and Contextual Regularization 何恺明之前单幅图像去雾的经典方法是： （1）最大化局部对比度：R. Tan, Visibility in Bad Weather from a Single Image, CVPR’08 （2）独立成分分析：R. Fattal, Single Image Dehazing, SIGGRAPH’08 新的成果： 下面试几篇比较新的

此回购包含AAAI 2021论文的代码和结果： ， | | | （Google CoLab） 拟议的两阶段框架概述。 首先，我们提出了一个用于水印检测，删除和恢复的多任务网络SplitNet。 然后，我们提出了RefineNet，以使用预测的蒙版和从上一阶段恢复的背景对学习区域进行平滑处理。 因此，我们的网络可以在没有任何人工干预的情况下以端到端的方式进行培训。 注意，为清楚起见，我们没有显示所有编码器和解码器之间的任何跳过连接。 整个项目将于2021年1月（几乎）发布。 数据集 我们合成了四个不同的数据集进行训练和测试，您可以通过下载该数据集。 预训练模型 其他经过预先训练的模型仍在重组和上传中，它将很快发布。 演示版 可以在google colab中建立一个易于使用的在线演示。 本地演示将很快发布。 前提条件 pip install -r requirements.

出版日期和地址； Erkan, U., Enginoğlu, S., Thanh, DNH, Memiş, S., 2020. 改进的自适应加权平均滤波器去除椒盐噪声，Proc. 第二届电气、通信和计算机工程国际会议 (ICECCE)，第 1-5 页，6 月 12-13 日，土耳其伊斯坦布尔。 doi：10.1109/ICECCE49384.2020.9179351。 抽象的： 在这项研究中，我们提出了一种改进的自适应加权平均滤波器（IAWMF）来去除椒盐噪声。 IAWMF 最突出的优点是它能够考虑自适应窗口中无噪声像素的权重。 因此，新的灰度值比自适应加权平均滤波器 (AWMF) 计算的灰度值更接近中心像素的原始灰度值。 此外，所提出的方法利用AWMF的优势来减少检测噪声像素的误差。 在实验中，我们将所提出方法的去噪结果与其他最先进的图像去噪方法进行了比较。 结果证实 IAWMF

matlab光照模型代码反射去除 根据光线，镜面反射/反射和阴影，物体的图像可能会发生巨大变化。 因此，从图像中去除不希望的反射在计算机视觉和图像处理中非常重要。 这意味着出于美学目的提高图像质量，以及在机器学习和模式识别应用程序中对图像进行预处理。 因此，该项目的目标是审查用于消除图像反射的各种技术。 依存关系 ，，（torch＆torchvision），，，，，和。 数据集 用于测试的样本图像由提供。 如何执行程式码 平均：对于给定的图像集，我们对反射去除执行平均。 打开Averaging文件夹并运行python Averaging.py -i 5_images_lowers ，其中-i是包含图像集的文件夹的路径。 独立分量分析：基于光的反射概念和反射图像中基础分布的独立性，拍摄并求解了两个偏振方向不同的图像：Y = MX，其中Y = [y1，y2]，两个图像，M是混合矩阵[a，b; c，d]（分别表示反射量）和X = [x1，x2]是绘制和反射两个图像中的分量。 打开ICA文件夹并运行python ICA.py -i1 1.png -i2 2.png ，其中-i1和-i2是输入图

Shadow Detection and Removal 代码，图像阴影检测与去除算法效果优秀

Mcafee Endpoint Product Removal 迈克菲企业版卸载工具 这个是2020版本，2022年测试系统断网并修改时间为2020年9月后可以直接卸载2022版本，无视过期 卸载教程见: https://hyluz.cn/post/85463.html

下采样matlab代码消除手部杂讯 Matlab代码演示了混叠对信号的影响，并消除了Handel Hallelujah合唱的嘈杂片段中的噪声。 A部分：抗锯齿 绘制音频信号随时间变化的图表，并创建一个连续的时间变量，此变量已为此正确缩放。 计算并绘制信号频谱图。 还创建一个合适的频率变量以赫兹为单位显示频率，并将其用于绘制信号频谱图。 在有和没有抗混叠滤波器的情况下，使用D = 2和D = 4的下采样率对矢量“ y”中的音频信号进行下采样。 然后播放结果信号。 B部分：噪音消除 使用三个数字滤波器来消除与Handel信号混合的三个人工音调。 之后播放滤波后的信号。 作为信号与系统理论课程的一部分完成。

警告！ 本项目中使用的体系结构不能很好地概括。 您可能要检查 。 这种修补技术可能会给您带来更好的效果。 完全卷积水印去除攻击 深度学习架构可从图像中删除透明的叠加层。 顶部：左侧为水印，中间为重建，右侧为算法预测的遮罩（从未使用文本或此图像训练过神经网络） 下： Pascal数据集图像重建。 当水印区域饱和时，重建趋向于产生灰色。 设计选择 在火车上，我生成了一个面具。 它是带有随机生成的参数（高度，宽度，不透明度，黑白，旋转）的矩形。 将遮罩应用于图片，并训练网络以查找添加的内容。 损失为abs（预测，image_perturbations）** 1/2。 它不是整个图片。 遮罩周围的

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Object Removal by Exemplar Based Inpainting,this is a code and some results.