SDN：基于Flash和Non-Flash图像去除反射的Matlab代码实现

资源摘要信息:"该文档描述了如何使用Matlab和Python实现一个特定的数据融合算法，即“使用闪光和非闪光图像对进行反射去除的暹罗密集网络”。本文档主要包含以下知识点： 1. 代码使用环境配置：为了正确运行代码，需要安装特定版本的Python(3.6.0)、PyTorch(1.4.0)、CUDA(10.0)、PyTorch-MSSSIM(0.2.1)、NumPy(1.16.3)和Skimage(0.15.0)。此外，还需要Matlab环境，并使用FeatureSIM.m文件来计算FSIM（Feature Similarity Index）。 2. 数据集说明：提供了数据集的下载链接和密码，以及数据集的结构说明。数据集包含六种类型的图像文件夹：无闪光玻璃图像(im1)、闪光玻璃图像(im2)、无闪光玻璃底物图像(im3)、闪光玻璃底物图像(im4)、融合玻璃底物图像(im5)以及在曝光区域检测到的图像(im6)。 3. 应用说明：提到了一个名为camera_app的应用，该应用可以用于收集用户自己的真实数据，其已在几款Android设备上进行了测试，包括华为P10、红米Note 5和魅族M15/M16。 4. 训练参数：代码中还提及了“参数”文件，其中包含了训练过程所用到的参数，这可能涉及学习率、迭代次数、优化器等细节。 5. 系统开源信息：标记为“系统开源”，表明所涉及的代码和应用可能是公开的，并允许他人查看和修改源代码。 6. 算法应用：文档中介绍了一个名为暹罗密集网络(SDN)的算法，用于处理图像对（一组包含闪光和非闪光图像），目的是去除反射，这种处理对于改善图像质量有着重要的意义。反射去除技术在计算机视觉和图像处理领域有广泛的应用，比如提高透明物体的成像质量、改善图像在特定光照条件下的表现等。 7. 文件名称：包含“SDN-master”，这可能是代码库或项目的主要文件夹名称，表明用户将得到一套完整的源代码和相关文件。 这个文档实际上提供了一个研究案例，它详细说明了如何准备运行环境、获取数据、使用应用和理解算法，以实现图像处理领域的一项技术改进。这对于研究者和开发人员来说是一个宝贵的资源，能够帮助他们理解复杂的图像融合技术，并将其应用到自己的工作中去。"