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2016-03-10 来源: 作者:陈延鹏 责任编辑:田艳敏

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The methods implemented here are the same% one as described in "Image Denoising Via Sparse and Redundant% representations over Learned Dictionaries", (appeared in the % IEEE Trans. on Image Processing, Vol. 15, no. 12, December 2006).% ============================================================ clearbb=8; % block sizeRR=4; % redundancy factor 冗余因素K=RR*bb^2; % number of atoms in the dictionary sigma = 50; %pathForImages ='';%imageName = 'barbara.png';% [IMin0,pp]=imread('cameraman.tif');[IMin0,pp]=imread('w.jpg');IMin0=im2double(IMin0);if (length(size(IMin0))>2) IMin0 = rgb2gray(IMin0);endif (max(IMin0(:))<2) IMin0 = IMin0*255;end IMin=IMin0+sigma*randn(size(IMin0));%%%%%%此处有随机函数PSNRIn = 20*log10(255/sqrt(mean((IMin(:)-IMin0(:)).^2)));tic[IoutDCT,output] = denoiseImageDCT(IMin, sigma, K); PSNROut = 20*log10(255/sqrt(mean((IoutDCT(:)-IMin0(:)).^2)));figure;subplot(1,3,1); imshow(IMin0,[]); title('Original clean image');subplot(1,3,2); imshow(IMin,[]); title(strcat(['Noisy image, ',num2str(PSNRIn),'dB']));subplot(1,3,3); imshow(IoutDCT,[]); title(strcat(['Clean Image by DCT dictionary, ',num2str(PSNROut),'dB']));figure;I = displayDictionaryElementsAsImage(output.D, floor(sqrt(K)), floor(size(output.D,2)/floor(sqrt(K))),bb,bb,0);title('The DCT dictionary');toc核心子函数:denoiseImageDCT.mfunction [IOut,output] = denoiseImageDCT(Image,sigma,K,varargin)Reduce_DC = 1;[NN1,NN2] = size(Image);C = 1.15;%%%%%%%%%waitBarOn = 1;maxBlocksToConsider = 260000;slidingDis = 1;bb = 8;errT = C*sigma;% Create an initial dictionary from the DCT framePn=ceil(sqrt(K));%%%Pn=16 bb=8 产生64*256的字典DCT=zeros(bb,Pn);for k=0:1:Pn-1, V=cos([0:1:bb-1]'*k*pi/Pn); if k>0, V=V-mean(V); end; DCT(:,k+1)=V/norm(V);%norm(V)表示的是欧式距离end;%产生64*256的字典DCT=kron(DCT,DCT);%http://blog.sina.com.cn/s/blog_7671b3eb0101132y.html%%%%%%%%例如: a=[1,2;3,4] kron(a,a) while (prod(floor((size(Image)-bb)/slidingDis)+1)>maxBlocksToConsider) slidingDis = slidingDis+1;% Default value is 1. However, if the image is% large, this number increases automatically (because of% memory requirements)end [blocks,idx] = my_im2col(Image,[bb,bb],slidingDis); if (waitBarOn) counterForWaitBar = size(blocks,2); h = waitbar(0,'Denoising In Process ...');end% go with jumps of 10000for jj = 1:10000:size(blocks,2) if (waitBarOn) waitbar(jj/counterForWaitBar); end jumpSize = min(jj+10000-1,size(blocks,2)); if (Reduce_DC)%Reduce_DC为1 vecOfMeans = mean(blocks(:,jj:jumpSize));%取出10000列 blocks(:,jj:jumpSize) = blocks(:,jj:jumpSize) - repmat(vecOfMeans,size(blocks,1),1);%repmat(vecOfMeans,size(blocks,1),1):将vecOfMeans重复64行1列 公式3.12 end %Coefs = mexOMPerrIterative(blocks(:,jj:jumpSize),DCT,errT); Coefs = OMPerr(DCT,blocks(:,jj:jumpSize),errT); if (Reduce_DC)%Reduce_DC为1 %DCT为64*256 Coefs256*10000 blocks为64*62001 vecOfMeans为1*10000 blocks(:,jj:jumpSize)= DCT*Coefs + ones(size(blocks,1),1) * vecOfMeans;%%%%blocks矩阵每一列的数值等于 该列乘以稀疏系数加上该列的平均值 else blocks(:,jj:jumpSize)= DCT*Coefs ; endend count = 1;Weight= zeros(NN1,NN2);IMout = zeros(NN1,NN2);[rows,cols] = ind2sub(size(Image)-bb+1,idx);for i = 1:length(cols) col = cols(i); row = rows(i); block =reshape(blocks(:,count),[bb,bb]);%block为值均相同的8*8的矩阵 %block IMout(row:row+bb-1,col:col+bb-1)=IMout(row:row+bb-1,col:col+bb-1)+block; Weight(row:row+bb-1,col:col+bb-1)=Weight(row:row+bb-1,col:col+bb-1)+ones(bb);%%%累计加了多少个block,到最后除以累加的次数即可 count = count+1;end;if (waitBarOn) close(h);endC=100000;IOut =(Image+C*sigma*IMout)./(1+C*sigma*Weight);%%%%%%%%%0.034,为什么要这样??? 我改成C了,个人理解觉得这个值有,但是只要大于0就能得到去噪的效果output.D = DCT;% IOut = IMout./Weight; %%%其实只要这样就可以还原了,但是考虑到随机sigma的影响,后面加了一些变成(Image+C*sigma*IMout)./(1+C*sigma*Weight)% IMout(100)% Weight% blocks子函数:my_im2col.mfunction [blocks,idx] = my_im2col(I,blkSize,slidingDis); if (slidingDis==1) blocks = im2col(I,blkSize,'sliding');%行为blksize元素的总个数,列为(m-bb+1) x (n-bb+1)=62001 % http://fuda641.blog.菲律宾太阳城88记住你的身份 .com/blog/static/20751421620135483846711/ idx = [1:size(blocks,2)]; returnend idxMat = zeros(size(I)-blkSize+1);idxMat([[1:slidingDis:end-1],end],[[1:slidingDis:end-1],end]) = 1; % take blocks in distances of 'slidingDix', but always take the first and last one (in each row and column).idx = find(idxMat);[rows,cols] = ind2sub(size(idxMat),idx);blocks = zeros(prod(blkSize),length(idx));for i = 1:length(idx) currBlock = I(rows(i):rows(i)+blkSize(1)-1,cols(i):cols(i)+blkSize(2)-1); blocks(:,i) = currBlock(:);End子函数:OMPerr.mfunction [A]=OMPerr(D,X,errorGoal); %=============================================% Sparse coding of a group of signals based on a given % dictionary and specified number of atoms to use. % input arguments: D - the dictionary% X - the signals to represent% errorGoal - the maximal allowed representation error for% each siganl.% output arguments: A - sparse coefficient matrix.%=============================================[n,P]=size(X);[n,K]=size(D);E2 = errorGoal^2*n;maxNumCoef = n/2;%%%%%%32A = sparse(size(D,2),size(X,2));%参考稀疏矩阵的帮助256*10000for k=1:1:P, a=[]; x=X(:,k); residual=x; indx = []; a = []; currResNorm2 = sum(residual.^2); j = 0; while currResNorm2>E2 & j < maxNumCoef, j = j+1; proj=D'*residual;%参考pinv函数的帮助 pos=find(abs(proj)==max(abs(proj)));%看看D(256列)中哪一列的值最大 pos=pos(1); indx(j)=pos;%%%index的值为1到256 %c++的opm优化速度的算法 http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/26593003 a=pinv(D(:,indx(1:j)))*x;%j*64 *64*1=j*1 residual=x-D(:,indx(1:j))*a; currResNorm2 = sum(residual.^2); end; if (length(indx)>0) A(indx,k)=a;%%%a是j*1的矩阵,其中j=maxNumCoef endend;return;function[A]=OMPerr(D,X,errorGoal);%=============================================%Sparsecodingofagroupofsignalsbasedonagiven%dictionaryandspecifiednumberofatomstouse.%inputarguments:D-thedictionary%X-thesignalstorepresent%errorGoal-themaximalallowedrepresentationerrorfor%eachsiganl.%outputarguments:A-sparsecoefficientmatrix.%=============================================[n,P]=size(X);[n,K]=size(D);E2=errorGoal^2*n;maxNumCoef=n/2;%%%%%%32A=sparse(size(D,2),size(X,2));%参考稀疏矩阵的帮助256*10000fork=1:1:P,a=[];x=X(:,k);residual=x;indx=[];a=[];currResNorm2=sum(residual.^2);j=0;whilecurrResNorm2>E2&j<maxNumCoef,j=j+1;proj=D'*residual;%参考pinv函数的帮助pos=find(abs(proj)==max(abs(proj)));%看看D(256列)中哪一列的值最大pos=pos(1);indx(j)=pos;%%%index的值为1到256%c++的opm优化速度的算法http://blog.csdn.net/pi9nc/article/details/26593003a=pinv(D(:,indx(1:j)))*x;%j*64*64*1=j*1residual=x-D(:,indx(1:j))*a;currResNorm2=sum(residual.^2);end;if(length(indx)>0)A(indx,k)=a;%%%a是j*1的矩阵,其中j=maxNumCoefendend;return;运行结果如下: 整个代码中我个人觉得最难的部分就是那个OMP算法,我一直有一些疑问,为什么在这里用OMP算法,它到底的能解决什么样的菲律宾太阳城88记住你的身份 ?我尝试的根据csdn大牛的菲律宾太阳城88记住你的身份 了解了一下算法的步骤,然后根据算法步骤,看懂了matlab代码

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