This directory contains Matlab code implementing the algorithms described in
" What makes a good model of natural images ?"
Yair Weiss and William T. Freeman
CVPR 2007
The paper can be downloaded at:
http://www.cs.huji.ac.il/~yweiss/foe-final.pdf
The code is released for academic research only under the Lesser
General Public License. This package is a free software as described
in the LGPL license.
The code includes minimize.m, a conjugate gradient optimizer
written by Carl Edward Rasmussen. We downloaded it from:
http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/bs/people/carl/code/minimize/
The denoising code is based on modifying the code written
by Stephan Roth.
There are two basic demos: learnDemo.m and denoiseDemo.m which
should be self explanatory. The learning demo runs on a small
training set. The training set we actually used can be downloaded
at:
http://www.cs.huji.ac.il/~yweiss/berkeleyXs.mat
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BRFOE.zip_A Natural_BRFOE_Yair Weiss_图像 模型 MATLAB_非高斯
共31个文件
m:15个
mat:5个
asv:4个
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2022-07-13
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是What makes a good model of natural images ? (Yair Weiss and William T. Freeman ) CVPR2007 的matlab源码. 是对图像像素亮度值之差为非高斯-马尔可夫模型的实现,以及以该模型为基础的应用.
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BRFOE.zip (31个子文件)
README.txt 942B
Fxdenoise.m 222B
showFFT2.m 603B
learnDemo.asv 469B
showFilts.m 166B
basisRotation.asv 731B
equivalentFilter.m 789B
basisRotation.m 832B
minimizedenoise.m 259B
whiteningFilter.m 439B
learnDemo.m 524B
basisRotation1.m 1KB
www.pudn.com.txt 218B
#minimize.m# 9KB
show.m 60B
plan.txt 71B
README.txt~ 679B
dmog.m 452B
minimize.m 9KB
makeBasis.asv 398B
denoiseDemo.asv 744B
evaluate_mog_log_grad.m 831B
rothFilts.mat 5KB
denoiseDemo.m 776B
Data
derivPisSigs.mat 354B
learntFromBerkely.mat 24KB
einstein.pgm 64KB
TdistPisSigs.mat 647B
rothFilts.mat 5KB
texture-small.bmp 110KB
makeBasis.m 321B
共 31 条
- 1
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JaniceLu
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