去噪声代码matlab 去马赛克数据集生成器 该存储库是Khashabi等人提出的去马赛克数据集生成算法的简单实现。 在名为的文件上。 免责声明：此存储库中显示的代码是从头开始编写的（即，不使用任何专有代码作为灵感或基础）。 但是，它确实需要下载第三方代码来访问其所有功能，这些功能已在本自述文件中得到了充分体现。 要求 的Python 3 Foi等人的噪声估计代码。 （请继续阅读以了解更多信息）。 请注意，您需要Matlab的许可版本才能运行此工具的全部功能。 您可以在没有该工具的情况下使用该工具，但是您将无法估计图像的噪点。 设置 首先，请确保您安装了合适的Python 3版本。 Matlab Python引擎 如果您的计算机上安装了Matlab版本，请按照说明操作，确保可以使用Matlab的Python引擎。 如果您无权访问Matlab发行版或不想安装它，则可以继续进行，但要知道您将无法估计输入图像的噪声。 Foi等。 的噪声估算代码 生成去马赛克数据集的很大一部分是能够在子采样结果上复制原始图像的噪声（有关更多信息，请阅读）。 由于许可原因，此存储库中未提供能够估计单个通道图像噪

Sensor Demosaic

多尺度梯度残差去马赛克算法

自适应去马赛克算法

基于中值滤波的残差去马赛克算法

FPGA Implementation of the Bilinear Interpolation Algorithm for Image Demosaicking

Matlab 实现“利用彩色图像去马赛克的颜色间相关性”过程。 IEEE Int。 会议。 关于图像处理 (ICIP)，2014 年 10 月 27-30 日，法国巴黎。 详情请访问：： http://ihome.ust.hk/~spjaiswal/color_demosaicing.html

滤色器阵列 (CFA) 去马赛克使用模式识别插值技术执行图像去马赛克，如参考论文的第 2.6 节所述。 该技术在执行去马赛克时保留了边缘。

利用真彩色图像，按像素抽取对于RGB通道的值，生成bayer图像，并分别利用matlab自带demosaic函数以及算法原理生成彩色图像。

matlab希腊字母代码论文“COLOR IMAGE DEMOSAICKING USING A 3-STAGE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK STRUCTURE”的演示代码 K. Cui、Z. Jin、E. Steinbach，使用 3 阶段卷积神经网络结构的彩色图像去马赛克，IEEE 国际图像处理会议 (ICIP 2018)，希腊雅典，2018 年 10 月。DOI： 更新 添加 TensorFlow 实现和预训练模型。 依赖项： Python 3 TensorFlow 1.XX（1.10 或更新版本） NumPy 枕头 NVIDIA GPU + CUDA（如果在 GPU 模式下运行） 数据集： 您需要下载测试数据集以针对不同的任务运行演示测试。 我们总结了数据集。 解压缩数据集并将它们放入数据文件夹中。 如果您有自己的数据集，请按照数据文件夹中的 组织数据集。 用法： 运行python main_py3_tfrecord.py来测试柯达数据集。 测试其他数据集时，只需添加--test_set NAME ，例如python main_py3_tfrecor