去噪声代码matlab 基于SALT的视频降噪 ============= 基于SALT的视频降噪随附于以下出版物：“联合自适应稀疏性和动态低秩：视频降噪的在线Tensor重构方案”，IEEE国际计算机视觉会议（ICCV），2017年。 描述： 我们提出了一种基于新型稀疏和低秩张量（SALT）模型的视频去噪方法。 引入了一种有效的，无监督的在线unit稀疏变换学习方法，以动态地施加自适应稀疏性。 基于SALT的视频降噪显示出低延迟，并且可以潜在地处理流视频。 据我们所知，这是将自适应稀疏性和低等级性相结合以进行视频降噪的第一项工作，也是以在线方式解决所提出的问题的第一项工作。 SALT软件包包括（1）SALT Matlab函数的集合，以及（2）SALT论文中使用的示例数据。 您可以在以下位置下载我们的其他软件包。 纸 可用纸。 如果使用，请引用我们的出版物： Bihan Wen，Yanjun Li，Luke Pfister和Yoram Bresler，“快速联合自适应稀疏性和低等级：用于视频降噪的在线张量重构方案”，Proc。 IEEE国际Conf。 计算机视觉（ICCV），2017年

Understanding color & the in-camera image processing pipeline for computer vision Dr. Michael S. Brown ICCV 2019 Tutorial 很值得学习的关于ISP和color的资料

用IT8卡和扫描仪制作打印机ICC的软件 使用Profile Prism生成打印机配置文件的简单步骤 由于扫描仪及扫描软件，打印机及打印软件的品牌众多，设置也相互不同。建议在阅读完下面简单步骤后，继续了解后面的详细说明。 1.运行打印软件（能识别色彩配置文件）。 2.打开打印设置，选择纸张的尺寸及打印机。 3.进入打印机设置，按下面详细建议来设置. 4.关闭所有的色彩管理及色彩配置文件. 5.打印printer-target-40.tif文件，图片约7.92 x 5.77英寸.如果打印机设置选“无色彩校准”，则打印"printer-target-bright.tif" 文件。 6.放置12小时。 7.沿着虚线切出色卡. 8.把IT8色卡和打印色卡放上扫描仪。 9.放上黑色背景纸。 10.盖上扫描仪 11.运行扫描软件，按建议来设置。 12.扫描色卡，查看图片确保色卡放正，没有倾斜。 13.运行Profile Prism，在Type of Device to Profile中选Printer. 14.导入色卡图片，标记IT8色卡的四角。 15.评价出现的信息（暴光，X色块等）. 16.选Printer Target. 17.标记打印色卡的四角。 18.评价出现的信息（暴光，X色块等）. 19.其他选择如下： Type of device to profile选already set to printer Reference target选R070212.txt Profile description键入打印机型号，纸张名等 File name: 按"..." and 键入色彩配置文件名。 Profile for: highest accuracy White balance选 N/A Tone reprod. curves选 N/A Manual adjustments选normal或0 20.按Create Profile，生成色彩配置文件. 注意：使用色彩配置文件，必须用步骤2和3的设置，同时在打印机的属性里颜色管理中添加生成的色彩配置文件.

遗传算法多目标函数优化MATLAB代码遗传基因 本文的仿真源代码。 抽象的 我们解决了认知无线电网络中的功率控制问题，在该网络中，次要用户利用空间频谱机会而不会对主要用户造成不可接受的干扰。 提出了一个优化问题，旨在最大程度地提高次要用户的效用并确保主要和次要用户的QoS。 为了解决功率分配问题，提出了一种遗传算法，并提出了两种适应度函数。 第一个旨在最小化辅助网络的总发射功率消耗。 第二个是多目标函数，面向联合优化次级网络的总容量和发射功率消耗。 结果表明，基于多目标适应度函数的遗传算法辅助功率控制方案的性能接近最佳。 入门 为了运行仿真，您需要Matlab 2015a或更高版本以及与已安装的Matlab版本兼容的C编译器。 在命令行中输入： git clone https://github.com/raikel/GeneticCrn 打开Matlab并将源目录src （及其所有子文件夹）添加到Matlab搜索路径。 在Matlab工作区中，打开目录src\lib\mex并在命令窗口中键入： compile 这将编译所有源mex文件。 要使用默认参数值运行仿真，请在Matlab命令窗

猪matlab原始码iHOG：定向梯度直方图 该软件包包含用于反转和可视化HOG功能的工具。 它实现了我们的论文“ HOGgles：可视化目标检测特征” [1]中描述的配对字典学习算法。 安装 必须先编译iHOG，然后才能使用此工具。 在MATLAB中执行“编译”脚本，以编译HOG特征提取代码并稀疏编码SPAMS工具箱： $ cd /path/to/ihog $ matlab >> compile 如果您在编译SPAMS代码时遇到麻烦，则可以尝试打开文件/path/to/ihog/spams/compile.m并调整计算机的设置。 记住也要调整路径，以便MATLAB可以找到iHOG： >> addpath(genpath('/path/to/ihog')) 如果要在自己的项目中使用iHOG，只需将iHOG目录拖放到项目的根目录中即可。 为了使用iHOG，您必须具有学习过的配对字典。 默认情况下，iHOG会在首次执行时尝试从MIT下载经过预训练的软件。 如果您希望手动下载它，只需执行以下操作： $ wget http://people.csail.mit.edu/vondrick/pd.

自导网络快速图像去噪 SGN的PyTorch实现以及给定噪声范围的估计PSNR 训练 我在Python 3.6和PyTorch 1.0环境上训练了此SGN。 培训策略与论文相同。 您可以使用以下脚本对自己的数据进行训练（请注意，您需要修改数据集路径）： cd SGN python train.py or sh zyz.sh 测验 我使用ILSVRC2012验证集对4个NVIDIA TITAN Xp GPU进行了培训，并在1个TITAN Xp GPU上进行了测试。 详细信息显示在代码train.py 。 该演示来自SGN的ILSVRC2012验证集（mu = 0，sigma = 30，batchsize = 32、1000000次迭代）。 左：干净的图像（从COCO2014验证集中选择，COCO_val2014_000000264615.jpg） 中：加性高斯噪声+清晰图像 右

修复图片libpng warning: iCCP: known incorrect sRGB profile问题 注意将文件夹ImageMagick放在E:\Programs目录下，如果Programs不存在则创建一个。并且ImageMagick-Fix-PNG.bat需要放在要优化的图片目录中。 放在E:\Programs的原因：ImageMagick-Fix-PNG.bat中的路径指定了这个地方，有需要的可以自己调整。

音乐分类 话题： 音乐分类 主题原因： 音乐很酷。 对于音乐和视觉效果，有不同的文件进行分类，让机器根据不同的数据集训练模型，并创建可视化的数据交互方式，这将非常有趣。 数据说明： 数据来自G.Tzanetakis和P.Cook在论文“音频信号的音乐流派分类”中使用的GTZAN流派集合。 它包含.wav音频文件，Mel Spectrogram图像（.png文件）和两个.csv文件，它们描述了歌曲的各种功能。 有超过一千首歌曲样本。 我们希望回答的问题： 鉴于数据的多样性，我们将比较音乐分类的方法。 第一种方法是通过机器学习模型运行音频文件并将其分组。 方法2将基于图像文件进行分组，而方法3将使用.CSV文件中的数据。

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