好用的去噪声代码matlab 此源代码包包括用于Cauchy近端分割算法的MATLAB源代码。 这些Matlab函数实现了基于重尾柯西分布的，包含非凸罚函数的近端分裂方法。 提供了用于计算柯西先验的近端算子的函数，并且包括两个示例以说明如何使用实现相应柯西近端分裂（CPS）方法的基于前向（FB）的算法来执行成本函数优化。 这两个信号处理示例包括频域中的一维信号降噪和图像去模糊。 该软件包包括三个MATLAB脚本： 1) CauchyProx : The MATLAB function that performs the proximal operator operation for the Cauchy penalty function. 2) CPS_1D_denoising : An example code for 1D signal denoising via the Cauchy proximal splitting algorithm. 3) CPS_2D_deblurring : An example code for 2D image deblurri

此 Matlab 函数可用于将任何给定的人脸（图像）数据集随机拆分为训练集和测试集。 该函数考虑类/人员标签。 例如，在ORL人脸数据集中，有40个人每个人有10张图像； 该函数可以将每个人的10张图片随机分割成5张训练图片和5张测试图片，如下： load ORL_FaceDataSet % 上传到这里[训练集测试集]=Split_DataSet(ORL_FaceDataSet, 10, 5, 5); 请注意，您可以选择不同数量的训练和测试图像。

shardingsphere-proxy conf 目录下的配置文件

在本文中，我们提出了一种用于全锐化的新的空间-黑森州特征引导变分模型，该模型旨在从低分辨率的MS图像和具有高空间分辨率和光谱分辨率的全锐化多光谱（MS）图像中获得高分辨率全色（PAN）图像。 首先，我们假设低分辨率MS图像对应于高分辨率全锐化MS图像的模糊和降采样版本。 由于全脸锐化的MS图像和PAN图像是同一场景的两个图像，因此全脸锐化的MS图像与PAN图像具有相似的几何对应关系。 为此，通过兴趣点检测将PAN图像和泛锐化的MS图像之间的几何对应关系学习为空间位置一致性。 其次，提出了一种新的基于图像空间Hessian特征的矢量Hessian Frobenius范数项，以约束PAN图像与泛锐化MS图像之间的特殊对应关系，以及泛锐化MS图像不同波段之间的内相关。 。 基于这些假设，提出了一种用于泛锐化的新型变分模型。 因此，在算子拆分框架下设计了一种针对所提出模型的有效算法。 最后，在模拟数据和真实数据上的结果都证明了该方法在产生具有高频谱质量和高空间质量的泛锐化结果中的有效性。

splitting Bergman 对应matlab程序