没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
高斯白噪声matlab代码-EECS-556-project:EECS-556-项目
共28个文件
m:14个
png:8个
jpg:5个
需积分: 10 1 下载量 150 浏览量
2021-05-26
15:36:21
上传
评论
收藏 1.63MB ZIP 举报
温馨提示
高斯白噪声matlab代码通过稀疏和冗余字典学习和非局部均值过滤器对图像进行去噪 介绍 在本项目中,我们主要集中于从给定图像中消除加性零均值白噪声和均质高斯噪声。 我们研究了K-SVD和非局部均值方法,并通过在预分类的图像块上使用多个字典并对优化任务添加非局部正则化进行扩展。 软件 Matlab的 演示版 跑步: 带有补丁预分类的K-SVD演示:。 具有非本地均值正则化的K-SVD演示:。 带有补丁预分类和非本地均值正则化的K-SVD演示: 带有重叠补丁预分类的K-SVD演示:。 其他使用功能的文件夹:文件夹。 使用图像的文件夹:文件夹。 我们使用in文件夹测试图像补丁分类。 要运行该演示,请下载,,,并将它们放在同一文件夹中。 可以通过编辑演示文件来更改所使用的图像和噪声水平的总和。 用法 K-SVD方法:[Xhat,output] = denoiseImageKSVD(Y,sigma,K); 具有非局部正则化的K-SVD:[Xhat,输出] = denoiseImageKSVD_nlm(Y,sigma,K); 输入: Y-噪点图像。 sigma-产生噪声的参数。 K-字典中的原子数
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
EECS-556-project-main.zip (28个子文件)
EECS-556-project-main
ksvd_nlmdemo.m 2KB
olap_ksvdcdemo.m 1KB
ksvdcdemo.m 6KB
README.md 4KB
result
olap50-[25.906834].png 187KB
lena_block.jpg 6KB
ksvdc_nlm20.jpg 31KB
ksvdc_nlm50.jpg 35KB
olap20-[30.212479].png 197KB
olap40-[27.052391].png 183KB
boat_noise50.jpg 90KB
boat_noise20.jpg 73KB
olap30-[28.362709].png 184KB
ksvdc_nlmdemo.m 6KB
lib
denoiseImageKSVD.m 10KB
displayDictionaryElementsAsImage.m 2KB
lasso.m 3KB
my_im2col.m 630B
KSVD.m 12KB
OMPerr.m 6KB
nlm_filter2D_patch.m 1KB
denoiseImageKSVD_nlm.m 9KB
olapKSVD.m 12KB
img
boat.png 174KB
barbara.png 181KB
lena.png 148KB
peppers.png 157KB
test
classifytest.m 4KB
共 28 条
- 1
资源评论
weixin_38550605
- 粉丝: 5
- 资源: 951
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功