I = imread('board.tif');
I = imcrop(I,[2 50 255 255]);
% [xmin ymin width height],这里的大小需要减1，因为x_max = xmin+width,ymin = ymin+height
imshow(I)
title('Original Image')
PSF = fspecial('gaussian',5,5);
b
图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法1. 基本原理2. matlab代码3. 结论 图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法同样是为了完善自己知识版图的完整性，我决定再补充下低秩聚类算法的相关算法，低秩聚类算法同样是一大类算法，这篇博客是挑选了其中最经典的一种算法WNNM算法进行展开学习，由于没有在这方面做过太多相关的工作，因此可能理解相对肤浅，还请读者见谅
Attention-Guided CNN for Image Denoising发表期刊 ： Neural Networks 124 (2020) 117–129 https://doi.org/10.1016/j.neunet.2019.12.024Paper and Codeimage denoising 系列2：DnCNN图像去噪方法介绍找paper搭配 Sci-Hub 食用更佳 (๑•̀ㅂ
1 内容介绍1.1 卡尔曼滤波理论的背景及意义 信号是信息的载体。一般可以分为两类，分别为确定性信号与随机信号。服从 某种固定函数的关系的信号，就是确定性信号，它的变化是遵循一定规律的，具有 确定的频谱特性，比如说正余弦信号、阶跃信号、脉宽固定的矩形脉冲信号等。若 信号在每个时刻的取值是随机变量，则称之为随机信号，它不能表示为一个确定的
噪声来源相机传感器在拍摄图像的时候，可能会收到外界环境以及感光芯片本身质量的影响，成像之后在传输的过程中的传输介质也可能受到其他干扰，导致最终接收到的图像上存在一些干扰信息，这些干扰信息，被称之为噪声。在后续的图像分析过程中，如果不事先把噪声去除掉，将会影响图像分析的结果。 接下来我们简单介绍几种常见的噪声，并用Matlab来模拟这些噪声。常见的图像噪声椒盐噪声高斯噪声泊松噪声周期性噪声原始图像i
前言这是一篇关于使用GAN对图像降噪的论文，我翻译了论文，也看了代码，以下是github链接：GAN去噪。我看懂了论文，这确实是一篇很好的论文。使用当下最火的GAN对图像进行去噪。也是一个开创性的想法。文中的损失函数与以往的不同。但是其他思想与传统GAN都是类似的。读完论文之后，我下载了相关代码，但是在代码中我遇到了问题。想要训练模型，却没有跑起来。如果你将代码跑起来了。可以在下面留言。我们一起交
一、 Pytorch Debug在使用Pytorch时你或多或少会遇到各种bugCrossEntropyLoss和NLLLoss最常见的错误是损失函数和输出激活函数之间的不匹配。nn.CrossEntropyLossPyTorch中的损失模块执行两个操作：nn.LogSoftmax和nn.NLLLoss。因此nn.CrossEntropyLossPyTorch的输入应该是最后一个线性层的
学习视频：鲁鹏-计算机视觉与深度学习同系列往期笔记：【学习笔记】计算机视觉与深度学习(1.线性分类器)【学习笔记】计算机视觉与深度学习(2.全连接神经网络)1 卷积 噪声点：该点的像素和周围像素点的差异很大，如图中左图的253。 通过以该点为中心的9个点的像素值取均值来替代该点原本的像素值。 加权的权值，我们通常存储在一个上面这样的模板当中，我们称这个模板为卷积核，也称滤波核。 下面的蓝色是输入的
简介随着数字图像数量的增加，对高质量的图像需求也在增加。然而，现代相机拍摄的图像会因噪声而退化。图像中的噪声是图像中颜色信
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2022-06-04 00:14:18
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图像处理中滤波和卷积是常用到的操作。很多人认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实不然。两者在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。这篇博文主要叙述这两者之间的区别。1、滤波
简单来说，滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。比如有一张图片和一个掩膜，如下图： 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算：
其中G(i,j)是图片中(i,j
一种地震数据随机噪声压制方法及装置的制造方法【技术领域】[0001] 本发明涉及地震勘探领域，尤其涉及一种地震数据随机噪声压制方法及装置。【背景技术】[0002] 按噪声在地震剖面上出现的特征，将噪声分为规则噪声和不规则噪声。规则噪声 主要是指有一定主频和一定视速度的噪声，如面波、交流电干扰、声波、浅层折射等。不规则 噪声即随机噪声，主要指没有固定频率和固定传播方向的波，在地震数据中形成杂乱无章
实验目的：1. 自己编程实现均值滤波器和中值滤波器2.对比两种滤波器对高斯噪声和椒盐噪声的去除效果实验总结：1. dX(i:i+(N-1)/2,j:j+(N-1)/2)=sum(sum( X(i:i+(N-1),j:j+(N-1)) ))/(N*N);dX(i:i+(N-1)/2,j:j+(N-1)/2) ------为左值，取的是一个点X(i:i+(N-1),j:j+(N-1
讨论如何使用卷积作为数学工具来处理图像，实现图像的滤波
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2022-01-13 15:33:37
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实验三信号卷积的matlab实现.doc 实验三信号卷积的MATLAB实现一、实验名称信号卷积的MATLAB实现二、实验目的1增加学生对卷积的认识2了解MATLAB这个软件的一些基础知识3利用MATLAB计算信号卷积4验证卷积的一些性质三、实验原理用MATLAB实现卷积我们先必须从信号下手，先把信号用MATLAB语句描述出来，然后再将这些信号带入到我们写好的求卷积的函数当中来计算卷积。在本章中我们
滤波和卷积滤波和卷积滤波卷积 滤波和卷积图像处理中滤波和卷积是经常用到的操作。一开始我也认为卷积就是滤波，两者并无区别，其实并不是这样。两者只是在原理上相似，但是在实现的细节上存在一些区别。那么，它们有什么区别呢？滤波滤波，也叫做相关。滤波操作就是图像对应像素与掩膜（mask）的乘积之和。 图像 掩膜 那么像素(i,j)的滤波后结果可以根据以下公式计算： 其中G(i,j)是图片中(i,j)位置像
ABSTRACT我们生活中充斥着各种噪声，而随着科技的进步，各种音频降噪技术也不断涌现。主动降噪（Active Noise Cancelling）技术属于降噪技术的其中一种，其基本原理是通过播放“反波（Anti-Signal）”在声学环境中来抵消噪声。主动降噪已经被广泛应用到了耳机中，各种“主动降噪耳机”也应接不暇。本篇文章，我们会详细介绍什么是主动降噪，主动降噪背后的原理是什么，并从“AirPo
作者 | LucasCNN 扫盲：卷积神经网络解读及其 PyTorch 应用实现卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。基本结构包括输入层、卷积层(convolutional layer)、池化层(pooling layer，也称为取样层)、全连接层及输出层。输入层：用于数据的输入卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此
深度学习 - 卷积神经网络 CNN层级结构数据输入层 Input Layer卷积计算层 Convolution Layer池化层 Pooling Layer全连接层 Full Connection Layer输出层 Output Layer 层级结构一般的卷积神经网络包括以下组成部分：数据输入层 Input Layer对数据做基本处理：① 去均值：全样本减去训练集的均值，中心 0 化 ② PCA
基于Matlab 的离散卷积刘国良(洛阳理工学院 河南洛阳 471000)摘 要:卷积运算广泛用于通讯、电子、自动化等领域的线性系统的仿真、分析及数字信号处理等方面。在Matlab 中可以使用线性卷积、圆周卷积和快速傅里叶运算实现离散卷积。线性卷积是工程应用的基础,但圆周卷积和快速傅里叶运算实现线性离散卷积具有速度快等优势,圆周卷积采用循环移位,在Matlab 中没有专用函数,需要根据圆周卷积的运
目录1 概述2 CNN3 R-CNN4 Fast R-CNN5 Faster R-CNN6 AlexNet7 ResNet8 Mask R-CNN9 YOLO10 SSD11 RetinaNet 卷积神经网络现在在图像识别领域中使用广泛，主要有最原始的 CNN网络，之后再 CNN网络上演化出 R-CNN网络，但是由于速度还不够快，于是出现了 RCNN的改进版 Fast R-CNN与更快的框架
