ABSTRACT我们生活中充斥着各种噪声，而随着科技的进步，各种音频降噪技术也不断涌现。主动降噪（Active Noise Cancelling）技术属于降噪技术的其中一种，其基本原理是通过播放“反波（Anti-Signal）”在声学环境中来抵消噪声。主动降噪已经被广泛应用到了耳机中，各种“主动降噪耳机”也应接不暇。本篇文章，我们会详细介绍什么是主动降噪，主动降噪背后的原理是什么，并从“AirPo
图像去噪声知识点python代码c++代码 知识点图像去噪声在OCR、机器人视觉与机器视觉领域应用开发中是重要的图像预处理手段之一，对图像二值化与二值分析很有帮助，OpenCV中常见的图像去噪声的方法有均值去噪声高斯模糊去噪声非局部均值去噪声双边滤波去噪声形态学去噪声这里暂时先说上面的三个方法，后面我们会在分享完相关知识点之后再来说。python代码import cv2 as cv
import
转载
2023-06-28 20:38:47
249阅读
Matlab图像处理（进阶版）路径规划（Matlab）神经网络预测与分类（Matlab）优化求解（Matlab）语音处理（Matlab）信号处理（Matlab）车间调度（Matlab）⛄一、小波变换简介1 引言 心电图ECG(Electro Cardio Graphy)信号在医学上应用比较广泛,通过它可以判断人们的健康状况,可应用于心血管疾病、心脏病、心律失常等各种检查。心电信号通常由P、QRS、
最近学习了很多卷积神经网络后，回到图像去噪的问题上，在网上找了一些资料了解图像去噪，下面主要是一些总结和实现。 对于这些算法的实现用的是opencv-python。 目前常用的图像去噪算法大体上可非为两类，即**空域像素特征去噪算法和变换域去噪算法。**前者是直接地在图像空间中进行的处理，后者是间接地在图像变换域中进行处理。（一）空域像素特征去噪算法这个方法是针对随机噪声的。那么什么是随机噪声呢？
转载
2023-08-16 17:43:43
483阅读
【技术实现步骤摘要】一种基于深度神经网络的音频降噪方法本专利技术涉及歌唱领域的音频降噪方法，特别是一种基于深度神经网络的音频降噪方法。技术介绍现实生活中的语音音频信号或是歌声音频信号，往往都不是纯净的，都伴有各种各样的噪声。而音频降噪的目的就是尽可能的去除音频信号中的噪声，使音色转换后的歌声更纯净，从而改善音频的质量，提高它的清晰度以及可懂度。传统的音频降噪方法主要有基于统计模型的贝叶斯估计法、子
转载
2023-08-21 15:29:54
178阅读
图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法1. 基本原理2. matlab代码3. 结论 图像降噪算法——低秩聚类：WNNM算法同样是为了完善自己知识版图的完整性，我决定再补充下低秩聚类算法的相关算法，低秩聚类算法同样是一大类算法，这篇博客是挑选了其中最经典的一种算法WNNM算法进行展开学习，由于没有在这方面做过太多相关的工作，因此可能理解相对肤浅，还请读者见谅
✅博主：海神之光 ⛄一、案例简介1 内容简介 利用MATLAB GUI设计平台，用窗函数法设计FIR数字滤波器，对所给出的含有噪声的声音信号进行数字滤波处理，得到降噪的声音信号，进行时域频域分析，同时分析不同窗函数的效果。2 函数使用 读取.wav音频文件函数：audioread（）；（老版本为wavread） MATLAB播放音乐函数：sound()； MATLAB停止播放音乐：clear s
一、图像处理——滤波过滤 ：是信号和图像处理中基本的任务。其目的是根据应用环境的不同，选择性的提取图像中某些认为是重要的信息。过滤可以移除图像中的噪音、提取感兴趣的可视特征、允许图像重采样等等。频域分析 ：将图像分成从低频到高频的不同部分。低频对应图像强度变化小的区域，而高频是图像强度变化非常大的区域。 在频率分析领域的框架中，滤波器是一个用来增强图像中某个波段或频率并阻塞（或
转载
2023-08-11 18:08:33
911阅读
目录1.产生背景2.数据收集3.整体设计思路（1）生成模型 （2）判别模型4.模型去噪效果（1）demo演示效果5.github代码下载6.模型下载1.产生背景 不管是我们的生活中还是工业界，我们在获取图像时，都希望得到清晰的一幅图像，这样能更清楚的看清图像中物体和背景，并且对于工业界来说，这也是非常重要的。比如我们的微信拍摄系统，有
?模型添加噪声，增强鲁棒性为模型添加噪声主要有两种方式1️⃣ 为训练集添加噪声，训练时加噪2️⃣ 为训练好的模型参数添加噪声，训练后加噪第一种这里不详细说，transforms里提供了一些裁剪和旋转图片的方式，此外可以对图片添加高斯噪声等随机性。如何实现第二种噪声，特别是对于大型网络，每一层的参数大小可能处在不同的数量级，那么是我们这里重点要谈的部分。 根据论文里的想法，就是如果要达到级别的敏感度
转载
2023-10-17 07:14:02
124阅读
字典学习在图像和信号处理中是一种重要的算法，常常用于图像去噪、分类等，其中图像去噪可以认为是一种无监督学习技术。接下来简单介绍字典学习原理，并使用Python进行灰度图像去噪。 1 字典学习 灰度图像可以认为是二维信号，可以使用冗余字典和该字典下的稀疏编码来表示。
字典学习就是根据已知的数据找到合适的字典和其对应的稀疏编码，使误差尽可能的小。矩阵使用冗余字典和稀疏编码表示如图
转载
2023-08-21 10:28:47
458阅读
滤波是手段，平滑是效果、去噪是目的。三者之间虽然有很大的交集，但不能称之为一样的，区别与联系如下：滤波可以实现平滑的效果，如高斯滤波，但也可以用来增强图像、突出边缘，比如拉普拉斯滤波、张量扩散、引导图像滤波。平滑效果的获取，可以通过滤波，也可以在频域对高频分量衰减实现，也不一定是用来去噪，也可能是用来磨皮、产生朦胧美感。去噪可以用空域滤波的形式实现，也可以用其他变换域阈值化的方式实现。一个好的去噪
转载
2023-11-29 10:02:54
58阅读
实验目的 最小二乘法是一个很实用，也很基础的算法，应用的场景十分的广泛和普遍，最常用的地方就是机器学习了，通过最小二乘，来进行分类/回归，还有曲线拟合。 本文通过最小二乘法对图像像素点进行拟合，通过拟合曲线去去除
早年就接触过小波的概念，那个时候看什么小波十讲这类的，看的可真谓云里雾里，一大堆数学公式，头大的要死。做去噪的时候也看很多人说小波去噪算法效果不错，不过网络上有的都是matlab代码，而matlab的小波包里的函数是已经写好的内嵌函数，是无法看到代码的。因此，一直以来，也从未想过自己动手写个小波去噪之类的效果。 &nb
图像去噪是非常基础也是非常必要的研究，去噪常常在更高级的图像处理之前进行，是图像处理的基础。可惜的是，目前去噪算法并没有很好的解决方案，实际应用中，更多的是在效果和运算复杂度之间求得一个平衡，再一次验证了我老师的一句话：
所有的工程问题最后都是最优化问题。
好了，废话不多说，来看看效果比较好的去噪算法吧。
噪声模型
图像中噪声的来源有许多种，这些噪声来源于图像采集、传输、压
转载
2023-09-30 09:05:14
451阅读
# Java 去噪技术：让数据更清晰
在数据科学和机器学习领域，数据预处理是一个至关重要的步骤。去噪，即去除数据中的噪声，是数据预处理中的一项技术，它可以帮助我们提高模型的准确性和性能。本文将介绍Java中实现去噪技术的方法，并提供代码示例。
## 什么是去噪？
去噪，顾名思义，就是去除数据中的噪声。在数据分析中，噪声通常指的是那些不符合数据整体趋势的异常值或错误数据。去噪的目的是减少这些噪
SENet、CBAM
一、论文阅读 1、《Beyond a Gaussian Denoiser: Residual Learning of Deep CNN for Image Denoising》 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1608.03981.pdf 这篇论文主要是介绍了用于图像去噪的DnCNN模型。 重
引言前面讲了基于Weiner滤波器的噪声抑制方法。维纳滤波器有一些假设条件，比如信号平稳（这就导致解方程算滤波器系数的时候，自相关矩阵与绝对时间无关）、噪声和有用信号不相关…其实，这些条件在实际中并不是那么容易满足的。因此，用维纳滤波器来实现信号去噪，效果不是特别理想。于是就有人提出自适应滤波器，“自动”去更新滤波器的系数，使它自己去“适应”信号的一些特性。自适应滤波器有许多种，这里挑最简单的基于
受图像双边滤波算法的启发，[Fleishman et al. 2003]和[Jones et al. 2003]分别提出了利用双边滤波算法对噪声网格进行光顺去噪的算法，两篇文章都被收录于当年的SIGGRAPH，至今引用超500余次。虽然从今天看两篇文章的去噪效果还不算非常好，但是其中的思想是值得学习的。图像双边滤波算法可以参考，图像双边滤波器由空间域核与值域核组成，在图像的特征区域，自身像素值
基于MATLAB的语音去噪开题报告毕业设计(论文)开题报告基于MATLAB的语音去噪综述国内外对本课题的研究动态，说明选题的依据和意义20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法，如数字滤波器、快速傅立叶变换(FFT)等是语音信号数字处理的理论和技术基础。随着信息科学技术的飞速发展，语音信号处理取得了重大的进展：进入70年代之后，提出了用于语音信号的信息压缩和特征提取的线性预测技术(L
转载
2023-10-05 23:26:40
5阅读
