✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍三性能评估实验设置选择多种类型的图像数据集包括自然图像、医学图像等以全面评估去噪器的性能。对图像添加不同强度的高斯噪声模拟实际噪声环境。评价指标采用峰值信噪比PSNR和结构相似性指数SSIM作为主要评价指标。PSNR 衡量去噪后图像与原始无噪声图像之间的误差值越高表示去噪效果越好。SSIM 从亮度、对比度和结构三个方面评估图像的相似性更符合人类视觉感知取值范围在 [0,1] 之间越接近 1 表示去噪后图像与原始图像越相似。对比实验将基于薛定谔方程解的自适应去噪器与传统去噪方法如高斯滤波、中值滤波、非局部均值滤波等进行对比。实验结果表明在低噪声水平下传统去噪方法可能具有较好的去噪效果但在高噪声水平下基于薛定谔方程解的去噪器能够更好地保留图像的细节信息PSNR 和 SSIM 值相对较高。然而该方法也存在一些不足如计算复杂度较高导致去噪时间较长在处理大规模图像时可能面临性能瓶颈。四应用拓展医学图像在医学图像领域如 X 射线图像、MRI 图像等噪声会影响医生对病变区域的观察和诊断。基于薛定谔方程解的自适应去噪器能够在去除噪声的同时保留图像的细节有助于提高医学图像的质量辅助医生更准确地识别病变。但在应用中需要考虑医学图像的特殊性质如不同组织的对比度差异、图像的分辨率要求等对算法进行进一步优化。遥感图像遥感图像通常受到多种噪声的干扰且图像尺寸较大。该去噪器可以有效地处理遥感图像中的噪声提高图像的清晰度有利于对地理信息的提取和分析。然而由于遥感图像数据量巨大需要进一步优化算法的计算效率以满足实时处理的需求。同时还需要考虑不同地物类型对去噪效果的影响对算法进行针对性调整。⛳️ 运行结果 部分代码function [f, df] Step1Func(x,param)polyApproxThr10^-10;xdouble(x);Hparam.H;Htparam.Ht;lambdadouble(param.lambda);Ydouble(param.Y);Vdouble(param.V);Udouble(param.U);HxH(x);apprIdxfind(HxpolyApproxThr);lnIdxfind(HxpolyApproxThr);[n,~] size(Hx);a-1/(2*polyApproxThr^2);b2/(polyApproxThr);clog(polyApproxThr)-1.5;fLn -(Y(lnIdx))*log(Hx(lnIdx));if(isempty(fLn))fLn0;endfPolyApprox-Y(apprIdx)*( a*(Hx(apprIdx)).^2b*Hx(apprIdx)c );if(isempty(fPolyApprox))fPolyApprox0;endffLnfPolyApproxsum(Hx(Hx0))lambda/2*(norm(x-VU))^2;if nargout 1duzeros(n,1);du(lnIdx)-Y(lnIdx)./Hx(lnIdx);du(apprIdx)-Y(apprIdx).*(2*a*Hx(apprIdx)b);indicatorones(n,1);indicator(Hx0)0;dfHt(duindicator)lambda*(x-VU);end% if nargout 2% d2uzeros(size(Y));% d2u(lnIdx)Y(lnIdx)./(Hx(lnIdx)).^2;% d2u(apprIdx)-Y(apprIdx)*(2*a);% ddfH*diag(d2u)*Hlambda*eye(size(x,1));% endend 参考文献1)Sayantan Dutta, Adrian Basarab, Bertrand Georgeot, and Denis Kouamé, Plug-and-Play Quantum Adaptive Denoiser for Deconvolving Poisson Noisy Images, in IEEE Access, vol. 9, pp. 139771-139791, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3118608.2)Sayantan Dutta, Adrian Basarab, Bertrand Georgeot, and Denis Kouamé, Poisson image deconvolution by a plug-and-play quantum denoising scheme, in 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2021.3)Sayantan Dutta, Adrian Basarab, Bertrand Georgeot, and Denis Kouamé, Quantum mechanics-based signal and image representation: Application to denoising, IEEE Open Journal of Signal Processing, vol. 2, pp. 190–206, 2021.往期回顾扫扫下方二维码