matlab除噪声代码连续去除高光谱红外图像 作者：Bardia Yousefi（）加拿大魁北克市拉瓦尔大学电气与计算机工程系计算机视觉和系统实验室日期：2018年5月2日0版权声明代码-（c）2018-2029 Bardia Yousefi该代码是按原样提供，除几乎肯定存在错误外，没有任何保证。 使用此代码（或经过修改的版本）发表的研究报告应引用描述该算法的文章：Yousefi，B.，Sajasi，S.，Castanedo，CI，Beaudoin，G.，Maldague，XP和Chamberland，M.（ 2018）。 应用非负矩阵分解对基于地面的LWIR 2高光谱红外图像进行连续谱去除。 应用光学。 欢迎发表评论和错误报告。 发邮件给 。 我也很高兴听到有关您如何使用此代码，对其进行的改进或翻译成其他语言的信息。 您可以自由修改，扩展或分发此代码，只要完整包含本版权声明，并且没有任何变化即可。 ＃用于使用高光谱聚类进行矿物识别的MATLAB代码这是用于在高光谱红外图像中连续去除的MATLAB编程代码。 该代码不包含其他受版权保护的代码。 该代码只能接收经过预处理的输入高光谱图像，

噪声分析仪配套软件 配套RS232数据线，2脚和3脚调换

降噪 使用C语言实现的Log_MMSE方法降低噪声

针对激光主动成像中的波前畸变和散斑噪声，分析了散斑噪声对基于图像指标优化的波前校正性能影响。通过仿真不同散斑噪声水平下图像清晰度指标值随波前均方根值的变化趋势，研究了散斑噪声对波前校正性能的影响。在此基础上，通过开展大气湍流波前畸变闭环校正数值仿真，对分析结果进行了验证。研究结果表明：随着散斑噪声的增大，图像清晰度指标随波前均方根(RMS)值的单调性和线性度明显变差，尤其是在RMS小于1 rad范围内，导致收敛速度和最终的校正精度变差；当散斑噪声较大时，随着波前畸变的增大，散斑噪声对校正性能的影响也越大。

针对远距离数字全息成像中波前畸变和散斑噪声对成像质量的影响，实验研究了基于图像指标优化的波前校正技术，以及基于孔径分割的多帧图像平均散斑噪声抑制方法。建立了数字离轴全息实验装置，针对系统自身像差，采用梯度下降算法，以图像清晰度为优化指标进行了波前校正实验；在此基础上通过孔径分割，重构出多帧散斑噪声分布各异的目标图像，进行平均运算。结果表明，基于图像清晰度优化的波前校正技术能够有效消除波前畸变，提高成像分辨率；采用基于孔径分割的多帧图像平均方法能够在一定程度上消除目标图像的散斑噪声，获得更高的成像质量。

如何在噪声背景下检测信号，一直是通信工程的一个重要课题。当返回的信号比较微弱且被噪声淹没时，再优越的接收机也很难只通过普通的滤波器将信号还原出来，此时就需要算法的加入。 本文的主要任务就是从噪声中提取出有用的信号，相关的文章与研究材料有很多。其中所提及的主要技术有锁定放大、取样积分、相关检测、自适应噪声抵消、人工神经网络、小波变换等，限于课题所给出的条件和作者的知识水平，本文采用相关检测的方法来从噪声中提取有用信号的相关特性。本文将分别采用自相关法和互相关法两种方案来恢复信号，并使用MATLAB程序来仿真两种方案，最后发现用互相关法来提取信号的周期性效果更好。

NOISE-92工厂噪声，对声音采集的人可能有用，请参阅。可能资料不全，多包涵

转换掩码 想要的问题和建议。 介绍 一个用于图像增强的小工具，包括将遮罩文件转换为json / xml文件，图像增强（翻转，旋转，噪声等）等。 如何使用。 安装。 尝试： pip install -r requestments.txt 如果发生错误，请尝试： pip install -r requirements.txt --ignore-installed 用。 在此版本下，提供了这些工具。 1. 2. 3. 4. 5. longImgSplit 6. xml2json 7. xml2mask 8. xml2yolo 9. yolo2xml 10. mask2json 变更记录 2021.1.14 1.自动将类似yolo的数据集更新为train和val数据集，请参见testYoloLike.py 。 可以在./test/中找到测试数据集，总共68个tx

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