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1 BP神经网络的结构组成BP神经网络结构组成：2输入1输出，5个隐含层的，也称为2-5-1网络结构；Neural Network：神经网络Input：输入Hidden LayerOutput Layer：隐藏层输出层Output Layer：输出层Output ：输出2 BP神经网络训练界面的参数2.1 BP神经网络算法Algorithms：算法Data Division：Random(divider and) 数据划分：随机（除数和）Training：Levenberg-Mar

1 常见手工设计的低级别特征语音：高斯混合模型和隐马尔可夫模型；Gabor features for : texture classificationLocal Binary Patterns (LBP) for:人脸识别 face classification.SIFT and HOG features for: 物体识别、行人检测object recognition.2 局部特征与描述子局部特征及其描述子，是对局部邻域的紧凑向量表示（compact vector representation

1 信噪比定义信噪比，英文名称叫做Signal-to-noise ratio，缩写为SNR或S/N，是科学和工程中所用的一种度量，用于比较所需信号的强度与背景噪声的强度。其定义为信号功率与噪声功率地比率，以分贝（dB）为单位表示。大于比率1:1（高于0分贝）表示信号多于噪声。有用信号功率(Power of Signal)与噪声信号功率(Power of Noise)的比，也就是幅度(Amplitude)平方的比，如下所示:它的单位一般使用分贝，其值为十倍对数信号与噪声功率比：P_signal 为

1 根据评价指标是否参考原始图像分为：全参考评价指标（MSE,MAE,SNR,PSNR,IFC,VIF,SSIM等）半参考评价指标无参考评价指标（均值，标准差，平均梯度，熵）2 根据评价的标准是依据人的主观观察还是客观标准分为：主观评价指标客观评价指标总的来说，有：IFC > NQM > WPSNR > MSSSIM > SSIM > UIQI > PSNR >VIF参考下图：图像质量客观评价可分为全参考（Full-Reference,FR），部分参考（Reduced-Reference,

一、BM3D降噪BM3D 是一种降噪方法提高了图像在变换域的稀疏表示。BM3D 降噪方法的优点是更好的保留图像中的一些细节，BM3D采用了不同的去噪策略。通过搜索相似块并在变换域进行滤波，得到块评估值，最后对图像中每个点进行加权得到最终去噪效果。 原理：首先将一幅图像分割成尺寸较小的小像素片，选定参考片后，寻找与参考片相似的小片组成 3D 块。此过程过后将得到 3D 块。然后将所有相似块进行 3D 变换。将变换后的 3D 块进行阈值收缩，这也是除去噪声的过程。然后进行 3D 逆变换。最后将所有的 3D

获取代码方式1：完整代码已上传我的资源：【基础教程】基于matlab生成Word+PPT报告【含Matlab源码 971期】获取代码方式2：通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。备注：订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；三、运行结果以具体输出为准版本：2014a...

一、简介1 音频文件类型.mp3文件：有损音频压缩编码文件，数据量少.flac文件：无损音频压缩编码文件.wav文件：真实记录自然声波形，不失真，但占用空间大1.1 audioread函数读取音频文件[y, fs] = audioread('filename'); %获取音频数据以及该数据的采样率[y, fs] = audioread('filename', [1, 2*fs]); %举例：获取前两秒的音频数据以及数据的采样率1.2 audiowrite函数写

1 图像增强：对于噪声图像、模糊图像等对图像信息增强以突出有用信息。（1）高通平滑、低通锐化；平滑模糊、锐化突出图像细节（2）滤波器还有带通、带阻等形式（3）根据噪声（椒盐噪声、高斯噪声…）的不同，选用不同的滤波（4）邻域有4-邻域、对角邻域、8-邻域，相对应的有邻接，即空间上相邻、像素灰度相似（5）图像边缘处理：忽略不处理、补充、循环使用（6）目前尚未图像处理大多基于灰度图像2 图像复原：改善图像质量（模糊、失真、噪声）常见噪声：高斯、瑞利、伽马（爱尔兰）、指数、均匀、脉冲（椒盐）等根

1 基于深度学习的红外图像和可见图像融合1.1 方法概述：一种新的基于深度学习的红外图像和可见图像融合的方法。与传统的卷积网络相比，编码网络与卷积层，融合层和密集块相结合，其中每一层的输出彼此相连。作者尝试在编码过程中从源图像中获取更多有用的feature，并设计了两个融合层（融合策略）以融合feature。 最后，通过解码器重建融合图像。编码器包含两个部分（C1和DenseBlock），用于提取深度特征。第一层（C1）包含3×3卷积以提取粗糙特征，而DenseBlock包含三个卷积层（每个层的输出级联为

1 图像的表示方法常见的5种图像表示方法:分别是二进制图像，索引图像，灰度图像，RGB图像和多帧图像。1.1二进制图像(二值图像)通常由一个二维数组表示，一位表示一个像素，非0即1，0表示黑色，1表示白色。1.2 灰度图像(单色图像)通常也由一个二维数组表示，8位表示一个像素，0表示黑色，255表示白色。1.3 RGB图像(真彩色图像):利用三个大小相同的二维数组表示，3个数组分别代表R G B这三个分量，每种颜色分量占8位，每一位由[0,255]中的任意值表示，那么一个像素由24位表示。2

一、背景我们在用matlab开发GUI的时候，有时往往觉得GUI名字不好，想要换一个GUI的名字。很多人的做法是：修改fig和m文件名。但是只这样修改后，再运行程序时，发现出现了好多错误，程序根本无法运行。这时的你发现，噢！原来在 m文件里面还需要修改，你需要手动将.m中的所有函数的前边部分重新修改进行替换，但是这样修改太繁琐，如果是一个简单的GUI还行，要是复杂的，改得你怀疑人生，还容易出错，出错后都难发现错在哪里。二、方法而现在有一个炒鸡简单的方法：1 我们在GUI编辑界面，点击“文件”——“另

（1）图像读入（2）图像显示2 图像写回3 获取图像信息4 标准图像显示技术5 图像的运算6 图像的类型转换7 傅里叶变换8 离散余弦变换9 Radon变换10 图像的增强11 中值滤波器12 自适应滤波器13 图像的分析14 图像的统计信息8 备注版本：2014a...

获取代码方式1：通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。获取代码方式2：完整代码已上传我的资源：【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】备注：订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得5份代码（有效期为订阅日起，三天内有效）；图像分割 : 根据灰度 , 颜色 , 纹理等，将图像进行分割。2.1 边缘检测法边缘是图像的最重要的特征。边缘是指周围像素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些像素的集合。边缘检测主要是灰度变化的度量、检测和定位。有很多种不同的边

MATLAB中常用的是利用guide命令搭建GUI界面。1 命令行窗口输入>>guide2 弹出GUIDE快速入门窗口，选择新建GUI(同理，如果要修改已经做好的GUI界面，选择打开现有的)，将保存路径前面的勾打上，然后点击浏览，选择想要保存的路径。3 点击确定，会弹出新建好的GUI编辑界面以及GUI相对应的M文件;1 工具栏常用的有两个：按钮与坐标区1.1 将左侧工具栏中的"按钮"，"坐标区"拖到右侧的布局区，并将两者的大小，位置作适当调整；1.2 双击布局区的“按钮”或“坐标区”，弹出

matlab构建自己的colormapColormap即色图，不同的颜色表征不同的数值，常用于绘制伪彩图。目前新版本默认的colormap是parula，老版本默认的是jet。matlab自带的colormap在命令行输入help colormap就可以查看系统自带的colormap， 各种热图模式可以自己选择，如下图列表所示。其中parula是默认模式，若不指定，则默认此热图模式。t = 0:pi/6:pi*2:13;[x,y,z] = cylinder(0.5*sin(t));surf(