去IOE

这份来自中国移动的PPT，深入浅出地探讨了大数据。PPT以阿里巴巴的去IOE历程为引，揭示了其背后的技术挑战和解决方案，并对Hadoop架构进行了精要介绍，为听众打开了通向大数据世界的大门。

利用小波变换原理实现去噪，降低数据噪声，提高数据质量。

这是使用成分损失进行除雾的Matlab双线性网络代码。训练数据准备方面，我们采用了NYU2数据集。您可以从官网下载这些数据集。使用'generate_hazy_img_noise.m'生成模糊的有噪声图像，使用'generate_hazy_img_nyu.m'生成模糊但无噪声的图像。接下来，使用'generate_train.m'来准备训练数据。请注意，文件夹“文件夹”，模糊图像和深度图分别用于地面真实清晰图像，模糊图像和深度图。请将它们替换为您自己的路径。训练过程使用'train.m'开始。损失函数使用了'vl_nnhazerobustloss.m'，这是L2范数损失函数的一种。在无噪声训练

优化代码与内容，减少网页干扰元素，提升信息价值和用户体验。

这是一个Matlab实现的处理不均匀图像阴影的方法。

emd（经验模态分解去噪）是一款国外编写的软件，适用于研究EMD去噪技术的专业人士，尤其是在matlab程序中表现出色。

这个程序可以完美运行，对于小白来说可以用于学习进阶，可以在这个基础上进行增加各种算法实现。对于大学生来说可以直接用于课设、大作业、毕设等，有答疑支持，大家一起学习共同进步，共同成长。

该程序提供了一个图像去雾的完整设计与实现，适合初学者学习和项目应用。大学生可将其作为课程设计、大作业或毕业设计的基石，并享有答疑支持。携手进步，共同提升。

偏振水下图像的去雾，挺适合做图像增强相关课题的你来看看。资料里头不光有源码，主函数是main.m，其他功能都拆分到了独立.m文件里，结构还挺清晰。运行也简单，直接把文件拖进Matlab 2019b，点开主函数，点击运行就完事。图像去雾的效果也不错，适合做水下视觉、图像增强方向的项目，像偏振建模、颜色补偿、双边滤波、Retinex 这些方法也都能找到。哦对了，代码是上传在 CSDN 上的，博主还蛮活跃的，有啥问题可以私信问，响应也快。如果你最近在搞Matlab 图像，是水下图像这块，可以直接上手用来改作业、写毕设，省不少事儿。

本例提供了利用小波多分辨率和曲线拟合进行信号去噪的有效方法。