【无标题】基于BM3D去噪的压缩相位检索 matlab Gui设计

基于BM3D去噪的压缩相位检索

摘要:

计算成像的爆炸式发展使得图像处理的前沿突破了线性问题,比如去噪和去模糊,以及非线性问题,比如相位检索。针对非线性图像恢复算法也有相应的研究,但在很多方面都停留在20年前线性问题研究的水平,模型,如果使用,是简单的设计,如稀疏或平滑。在本文中,我们使用去噪器来实现精细和准确的去噪模型,以便对广义线性系统进行推理。更具体地说,我们在广义近似消息传递(GAMP)框架中使用最先进的BM3D去噪器来解决各种不同上下文中的压缩相位检索问题。我们的方法演示了与现有技术相当的恢复性能,使用的测量值不到现有技术的一半。压缩相位检索性能的显著提高为一类全新的成像系统打开了大门。

将广义近似消息传递算法应用到压缩相位恢复中,从而提高图像重构质量,提高运行速度,通过实验证明该算法的优异性,良好的噪声鲁棒性和简短的运行时间。

   使用不同的去噪器来实现更好的相位恢复,在原来算法基础上借鉴其他方法改进算法,从而实现更好的图像重构质量。

在Unity3d使用yolov8的onnx模型 输出OUTPUTS是float32[1,35,8400],表示它会输出一个大小为[1, 35, 8400]的浮点数张量。这个输出张量的维度表示了检测到的目标的数量、每个目标的预测参数以及网格单元的数量。输出张量的第一个维度1表示检测到的目标数量。每个目标由35个值组成,表示目标的类别、置信度、边界框的坐标及10个特定点的位置。要取得8400个数据中置信度最高的数据,然后获取该数据其他channel的数据。运行结果:(蓝色是检测手的边框,红点是自定义的点),其中的四个数字分别表示不同的维度。 阅读详情

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