深度学习TEMPEST图像恢复项目教程

深度学习TEMPEST图像恢复项目教程

deep-tempest Restoration for TEMPEST images using deep-learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-tempest

1. 项目目录结构及介绍

本项目deep-tempest是基于深度学习进行TEMPEST图像恢复的Python项目。项目目录结构如下：

• examples/：包含一些示例图片和数据。
• gr-tempest/：包含GNU Radio的修改版gr-tempest和相关配置文件。
• requirements.txt：包含项目所需的Python库和依赖项。
• LICENSE：项目使用的GPL-3.0协议的许可证文件。
• README.md：项目的说明文档，包含项目描述、使用说明和贡献者信息。
• deep-tempest.png：项目的示意图。
• 其他文件：包括数据集、CITATION文件、Git忽略文件等。

每个目录和文件的具体作用在后续部分会有详细介绍。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要通过gr-tempest目录中的GNU Radio流图文件进行。以下是一些主要的启动文件：

• binary_serializer.grc：用于处理二进制序列化的GNU Radio流图块。
• FFT_autocorrelate.grc：用于执行FFT自动相关的GNU Radio流图块。
• FFT_crosscorrelate.grc：用于执行FFT交叉相关的GNU Radio流图块。
• Keep_1_in_N_frames.grc：用于保持每N帧中的1帧的GNU Radio流图块。
• deep-tempest_example.grc：项目的核心启动文件，用于捕获显示器图像，并使用保存的捕获块进行图像质量提升。

要启动项目，需要使用GNU Radio Companion（GRC）打开上述流图文件，并根据需要进行配置。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置主要通过以下文件进行：

• requirements.txt：列出项目所需的Python库，使用Anaconda环境创建新的环境时，可以指定使用此文件。

  conda create --name deeptempest --file requirements.txt
  conda activate deeptempest
  

• gr-tempest/目录中的.grc文件：这些是GNU Radio的流图配置文件，可以在GNU Radio Companion中打开和编辑。

• LICENSE：项目的许可文件，说明项目的使用和分发协议。

在开始使用项目之前，需要确保所有依赖项都已正确安装，且GNU Radio环境配置正确。在gr-tempest/目录中的流图文件可以通过GRC进行详细的配置，以满足特定的实验需求。

deep-tempest Restoration for TEMPEST images using deep-learning 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deep-tempest