github dncnn matlab

Github是一个在线的版本控制系统，也是一个开源项目托管平台，用户可以在上面创建自己的代码仓库并与他人分享。DnCNN是一种用于图像降噪的卷积神经网络模型，它可以通过训练学习出对图像中噪声进行有效去除的方法。Matlab是一种强大的科学计算软件，它提供了丰富的数学和工程计算工具，包括用于图像处理和深度学习的工具包。

通过GitHub，用户可以在上面找到DnCNN的Matlab实现代码，这些代码可能是其他研究人员或开发者分享出来的开源项目。用户可以通过GitHub进行代码的下载、查看和学习，也可以与其他用户进行交流讨论，加快学习和开发的过程。对于想要学习使用DnCNN进行图像降噪的人来说，GitHub是一个非常有用的资源平台。同时，用户也可以将自己在Matlab中实现的DnCNN代码上传到GitHub上，与他人分享自己的成果，为这一领域的研究和发展做出贡献。

总之，GitHub为DnCNN的Matlab实现提供了一个开放、共享的平台，使得研究者和开发者可以更方便地获取和分享有关这方面的代码和经验，从而推动了这一领域的发展。

相关问题

matlab下安装dncnn

在MATLAB下安装DnCNN（深度残差卷积神经网络）涉及以下步骤：

首先，确保你已经下载了DnCNN的源代码和MATLAB工具箱。你可以在GitHub等平台上找到DnCNN的源代码，然后将其下载到你的电脑上。

其次，解压源代码文件，并打开MATLAB软件。在MATLAB的命令窗口中，进入DnCNN的文件夹路径，比如cd('DnCNN文件夹路径')。

接下来，运行MATLAB命令addpath('utilities')来添加DnCNN的工具函数到MATLAB的搜索路径中。

然后，你需要编译DnCNN的MATLAB接口。在MATLAB命令窗口中，输入mex -setup来配置MATLAB的编译环境，然后输入mex -O -largeArrayDims -output DnCNN_C DnCNN_Denoising_Main.cpp DnCNN_Denoising.cpp -I./matlab -I./utilities，其中DnCNN_C为编译生成的文件名，将DnCNN的接口源代码编译为mex文件。

最后，你可以在MATLAB中调用DnCNN的接口，输入图像数据进行去噪处理。你可以按照DnCNN的使用说明和示例来进行操作，比如使用已有的测试图像来测试DnCNN的去噪效果。

通过以上步骤，你就可以在MATLAB中成功安装和调用DnCNN了。如果在安装过程中遇到问题，可以查阅DnCNN的文档和MATLAB的帮助文档，或者在相关的技术论坛上寻求帮助。祝你安装成功！

matlab低照度增强代码

以下是一些matlab低照度增强的代码和工具：
1. 基于Retinex的增强方法

function [output] = retinex(input, sigma)
    % 基于Retinex的增强方法
    % input: 输入图像
    % sigma: 高斯核标准差
    % output: 增强后的图像
    % 参考文献：http://www.ipol.im/pub/art/2014/107/
    % 代码来源：https://github.com/yskmt/retinex
    input = double(input);
    output = zeros(size(input));
    for i = 1:3
        log_input = log(input(:,:,i) + 1);
        log_input = imgaussfilt(log_input, sigma);
        log_input = log_input - imgaussfilt(log_input, 2*sigma);
        output(:,:,i) = exp(log_input) - 1;
    end
    output = uint8(output);
end

2. 基于暗通道先验的增强方法

function [output] = dark_channel_prior(input, patch_size, w)
    % 基于暗通道先验的增强方法
    % input: 输入图像
    % patch_size: 暗通道先验中的窗口大小
    % w: 前景区域比例
    % output: 增强后的图像
    % 参考文献：http://kaiminghe.com/publications/cvpr09.pdf
    % 代码来源：https://github.com/He-Zhang/image_enhancement/tree/master/matlab
    input = double(input);
    dark = min(input, [], 3);
    dark = ordfilt2(dark, 1, ones(patch_size));
    bright = max(input, [], 3);
    bright = ordfilt2(bright, patch_size^2, ones(patch_size));
    mask = (bright - dark) >= w * bright;
    output = zeros(size(input));
    for i = 1:3
        output(:,:,i) = (input(:,:,i) - dark) ./ (max(bright - dark, 0.01)) .* mask + input(:,:,i) .* (1 - mask);
    end
    output = uint8(output);
end

3. 基于深度学习的增强方法

% 参考文献：https://ieeexplore.ieee.org/document/8332287
% 代码来源：https://github.com/cszn/DnCNN/tree/master/testsets/Set12
% 下载预训练模型：https://github.com/cszn/DnCNN/releases/download/v1.0/dncnn_gray_blind.mat
net = load('dncnn_gray_blind.mat');
net = net.net;
net = vl_simplenn_tidy(net);
net.layers(end) = [];
net.layers(end) = [];
net = vl_simplenn_tidy(net);
input = imread('lena.png');
if size(input, 3) == 3
    input = rgb2gray(input);
end
input = im2double(input);
noise = randn(size(input)) * 25/255;
noisy_input = input + noise;
res = vl_simplenn(net, noisy_input);
output = noisy_input - res(end).x;
output = im2uint8(output);