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tsinghua_shanhao06_jingdianpuguji
- 本程序是经典谱估计方法的程序，仿照＜数字信号处理＞胡广书．包含了书中后面三章的所有方法．另外还有ＦＩＲ，ＩＩＲ数字滤波器的去噪方法，ＳＶＤ特征值去噪，信噪比的计算等等．是一经典的程序组．希望和所有人共享-this procedure is classic method of spectral estimation procedures, modeled on the "Digital Signal Processing" Mr Kwong book. The book con
pieflab
- ％ PIEFLAB Main Directory ％ ---------------------- ％ ％ .m - files ％ ---------- ％ Contents.m : this file ％ startup.m : startup file: sets Matlab path executed automatically when ％ Matlab command is performed in this directory ％ ％ s
heiv_src
- C++ code implementing the estimation of errors-in-variables models under point dependent noise. It includes examples for linear, ellipse, fundamental matrix and trifocal tensor estimation. The theory is described in A general method for errors-in-var
NoiseReduction_v1
- 本程式实做了Noise Reductin Algorithm 2005年一个韩国人在ieee发表的Paper Block-based noise estimation using adaptive Gaussian filtering 此论文也收录在资料夹中，供使用者参考。 首先，click open file， 选择第一张原始图(未被杂讯污染) 接下来选择第二张图(有杂讯) 你可以直接点选Noise Reduction观看结果 也可以先调整旁边的th
M2M4.rar
- 该代码是经典的信噪比估计算法，用到了统计学中基于矩估计的思想，利用信号的2、4阶矩来估计接收信号的信噪比,The code is a classic signal to noise ratio estimation algorithm, using the statistical moment estimation based on the idea of the use of 2,4-order moment of signals to estimate the received signal
curveletdenoise
- curvelet变换贝叶斯估计方法，用于估计含噪声图像的噪声参数。再对图像进行去噪处理-curvelet transform Bayesian estimation methods used to estimate the image noise with noise parameters. Re-image de-noising processing
NonnegJune2009
- 当前论文主要考虑的是非信号依赖的高斯噪声下的图像恢复，本程序实现了泊松噪声下的图像恢复，泊松噪声为信号依赖噪声，能够更加有效逼近实际成像系统噪声。- This is the code that was used in the papers "A Nonnnegatively Constrained Convex Programming Method for Image Reconstruction", "Total Variation-Penalized Poisson Likelihood E
PSK
- PSK信号载波相位符号定时联合估计,载波环采用判决反馈环，去除噪声平方损耗，定时模块采用早迟原理， 里边有详细的注释，希望对大家有用。点击即可运行。-PSK signal carrier phase joint estimation of symbol timing, carrier ring using decision feedback loop, remove the noise square loss, using early-late timing module principle
An_Intrgrated_De-interlacing_Algorithm_Design
- 本篇論文提出的整合式解交錯(Integrated De-interlacing)的演算法，可以有效提昇移 動區域的畫面，但是當移動估計不正確時，反而會使移動補償後的畫面變得很差，為了 改善這種情況，因此結合移動可適性解交錯的優點，並將空間圖場內插(Spatial Interpolation)的方式改成ELA(Edge Line Average)來設計，經過電腦模擬的結果發現，不僅在視覺上提高畫面的解析度，在某些影像峰值訊號雜訊比(Peak Signal Noise Ratio ,
Noise-estimation-in-wavelet-domain
- 对含噪声的图像进行识别和估计，通过小波分解，在频域中完成对图像的识别，判断是椒盐噪声还是高斯噪声，并对参数的值进行估计。-Identify and estimate noisy images, through the wavelet decomposition in the frequency domain to complete the image recognition to determine the salt and pepper noise or Gaussian noise, and
DCT_version01
- 实现了用DCT变换进行噪声估计的功能，代码已经实现过了，可用哦。-DCT transform noise estimation function, the code has been achieved, can be used.
my-own-code
- 二维数字图像噪声幅度和密度判断，估计图像高斯白噪声的强度-Image Noise Estimation
noise-estimation
- 几种经典的图像噪声方差估计方法（论文和源代码）-Several classical noise estimation method (articles and source code)
Noise-estimation
- 利用背景几乎不变的前后两帧进行噪声估计，（也可以用加噪帧和无噪声帧来计算实际噪声），从而估计出噪声，也可以知道此法的性能优劣（非常简单，可以让刚入门的同学加深理解）-Noise estimation
noise-estimation-
- 基于噪声图像的gamma校正，噪声方差估计，白平衡等-Noise variance estimation、Gamma Correction、white balancin
blindBAYNLM
- 图像降噪、贝叶斯估计、盲源降噪,采用盲源方法进行噪声估计，再进行贝叶斯非局部均值降噪-Image denoising, Bias estimation and blind source noise，The blind source method for noise estimation, then the Bayes non local mean noise reduction
noise-estimation
- 剪切波法去除图像噪声，源码，能够正常运行-Shear wave method to remove image noise
Automatic-noise-estimation
- 在本文中，我们专注于为添加剂和多折扇状的模型提出了一种简单而新颖的方法为此自动噪声参数估计问题。我们表明，如果图像的工作有一个足够大的量的变异率低的地区（这是一个典型的在大多数图像的特征），噪声的方差（如果添加剂）可作为估计的分布模式在图像局部方差的分布与变化噪声系数（如果乘法）可以估计的变异系数局部估计的分布模式。此外，模型的样本方差分布的图像加噪声的建议和研究。实验表明，所提出的方法的优点，特别是在递归或迭代滤波方法。-In this paper, we focus on the probl
AUKF and UKF for Pose Estimation
- 此文件实现了自适应UKF和UKF算法对运动刚体的位姿估计，采用噪声估计器在线估计过程噪声的均值和方差，避免了人为设定噪声的统计特性。(This document implements adaptive UKF and UKF algorithm to estimate pose and pose of moving rigid body, and uses noise estimators to estimate the mean and variance of process noise on
Image Noise Level Estimation by Principal Component Analysis
- 论文Matlab实现：S. Pyatykh, J. Hesser, and L. Zheng, "Image Noise Level Estimation by Principal Component Analysis", IEEE Transactions on Image Processing, Volume: 22, Issue: 2, Pages: 687 - 699, February 2013.