含噪图像的结构张量计算

lilimite 2017-12-08 03:29:45

求教，运用结构张量来检测图像纹理边缘，对原图的检测网上能够找到很多，也比较准。看到有使用公式

这个公式是表示高斯核函数与梯度算子的卷积，请教一下，这里是怎么计算的，这儿的梯度算子矩阵是2*2的，怎么加的高斯模板卷积？

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赵4老师 2017-12-11

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最近的基于低秩的矩阵/张量恢复方法已经在多光谱图像（MSI）去噪中得到了广泛的探索。但是，这些方法忽略了固有结构相关性沿空间稀疏性，光谱相关性和非局部自相似性模式的差异。在本文中，我们通过对矩阵和张量情况下的秩属性进行详细分析，进一步找出非局部自相似性是关键因素，而其他人的低秩假设可能不成立。这促使我们设计一个简单而有效的单向低秩张量恢复模型，该模型能够如实地捕获固有的结构相关性，并减少计算负担。然而，由于重叠的补丁/立方体的聚集，低等级模型遭受了振铃伪影。虽然以前的方法诉诸于空间信息，但我们通过利用MSI中的专有频谱信息来解决此问题，从而提供了一个新的视角。引入基于分析的超拉普拉斯先验模型对全局频谱结构进行建模，以间接减轻空间域中的振铃伪影。与现有方法相比，该方法的优点是多方面的：更合理的结构相关可表示性，更少的处理时间以及重叠区域中更少的伪影。所提出的方法在多个基准上得到了广泛评估，并且明显优于最新的MSI去噪方法。

基于Unet网络实现对天文图像的降噪处理python源码+项目说明.zip 【资源说明】该项目是个人毕设项目源码，评审分达到95分，调试运行正常，确保可以运行！放心下载使用。该项目资源主要针对计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、课程大作业、毕业设计等。具有较高的学习借鉴价值！基础能力强的可以在此基础上修改调整，以实现类似其他功能。项目主要完成的任务是对天文图像的降噪处理采用的方法是先在图片上产生噪声，将噪声图片视为训练集，原图像视为标签，通过Unet网络进行训练训练平台是google colab ### 产生数据数据集在npy文件夹下。产生原始数据的函数为generate_data.py 通过generate_data.py在npy数据集中寻找所有黑色率小于0.35的204张图片。图片的列表在figurelist.txt中同时产生一个(204,400,400)的npy文件origin.npy ### 训练先在本地文件Unet.py中写好训练的代码。并通过tensorboard产生logs文件，在tensorboard提供的本地网页得到可视化的网络结构。之后再google colab中上传origin.npy数据集，并在google colab用本笔记中的代码进行训练。得到traing_Time43.h5网络模板文件 ### 预测再次使用generate_data.py文件避开之前采用的npy图片产生evallist.txt文件得到一些可用于预测的文件。通过predict.py 读取evallist.txt得到数据，用和训练类似的方法产生噪声文件，并将预测的结果和噪声图片放入result文件夹中通过result文件进行数据可视化以及训练数据GolbalLoss.txt文件 ### 数据可视化先画出了训练中的Loss函数可以任意读取result中predict的数据通过Show函数得到图像在1-50部分的像素分布通过pltshow展示图片，接下来直观地展示产生的噪声和去噪之后的结果。 ### 先进性分析 Unet本身多用于处理图像的分割和语义分析，本项目则尝试了使用Unet进行天文图像的去噪。不同于一般的Unet，在Unet的网络结构中加入了含有曝光时间的张量，增加了项目的鲁棒性。最后一层也没有采用传统的‘sigmod’函数而是直接传递全连接的结果，把原图作为训练数据的标签集。采用tensorflow2.0中的layers层，可以较为完整地看到网络的内在搭建逻辑。并使用了tensorboard对网络结构进行了可视化。

该模块减少了扩散加权 MRI 数据（即用于估计扩散张量图像的数据集；注意它不适用于解剖 MRI 或任何其他类型的 MRI 数据。它不会与已经重建的扩散张量体积一起使用））。在估计扩散张量体积或 ODF 场之前，使用此 m 文件对 DW-MRI 数据进行降噪。该软件使用 Rician 噪声模型在均方误差意义上过滤图像。与正在处理的方向最接近的 N 个梯度方向一起过滤以改善结果：每个 3-D 空间位置的无噪声信号被视为一个 n 维向量，必须使用 LMMSE 方法（维纳滤波器）进行估计) 来自一组损坏的测量值。必须估计无噪声向量的协方差矩阵以及该信号与噪声之间的互协方差，这是考虑到图像形成过程而完成的。所有这些估计都作为样本估计在“成形邻域”中执行，该“形状邻域”由从体素的结构相似性中提取的权重定义，遵循与非局部均值滤波器相同的思想。 NLM 距离是在特征空间中计算的，该特征空

原文《基于张量低秩稀疏恢复理论的遥感高光谱图像降噪研究》

加权结构张量全变分算法图像去噪（含PSNR）完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

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